معرفی دوره: حل مسئله فروشنده دورهگرد (Traveling Salesman Problem – TSP) با الگوریتم بهینهسازی گرگ خاکستری (Gray Wolf Optimizer – GWO) در MATLAB
این دوره به شما روش حل یکی از مشهورترین مسائل بهینهسازی، یعنی مسئله فروشنده دورهگرد (TSP)، را با استفاده از الگوریتم فراابتکاری بهینهسازی گرگ خاکستری (GWO) آموزش میدهد. TSP که هدف آن یافتن کوتاهترین مسیر بازدید از مجموعهای از شهرها و بازگشت به شهر اولیه است، چالشهای زیادی در بهینهسازی به دلیل فضای حل گسسته و پیچیدگی محاسباتی دارد. در این دوره، الگوریتم GWO که بر اساس رفتار اجتماعی و شکار گرگهای خاکستری الهام گرفته شده است، برای حل نسخه گسسته TSP معرفی و پیادهسازی میشود.
دستاوردهای دوره:
- درک اصول الگوریتم GWO و نحوه تبدیل فضای پیوسته به گسسته.
- یادگیری پیادهسازی الگوریتم GWO برای حل مسائل ترکیبی در MATLAB.
- بهینهسازی مسیرهای TSP برای دستیابی به هزینه (Cost) کمتر و مسافت کوتاهتر.
- توانایی تحلیل نتایج با استفاده از ابزارهای مصورسازی مسیر و ارزیابی عملکرد.
سرفصلهای دوره:
1. مقدمهای بر مسئله فروشنده دورهگرد (TSP):
- تعریف مسئله TSP و کاربردهای آن.
- فراابتکاری برای حل TSP.
2. الگوریتم بهینهسازی گرگ خاکستری (GWO):
- اصول و مفاهیم پایه GWO:
- گرگ آلفا (Alpha)، بتا (Beta)، دلتا (Delta)، و امگا (Omega).
- معادلات شکار، ردیابی، و محاصره (Equations for Encircling, Hunting, and Attacking).
- تبدیل فضای پیوسته GWO به فضای گسسته برای مسائل ترکیبی.
- مزایای استفاده از GWO در مسائل ترکیبی.
3. تعریف مسئله TSP و آمادهسازی دادهها:
- نحوه تعریف مختصات شهرها و ماتریس فاصله (Distance Matrix).
- آمادهسازی دادههای مسئله در MATLAB.
- تعریف تابع هزینه (Cost Function) برای TSP.
4. پیادهسازی الگوریتم GWO برای حل TSP:
- تنظیم پارامترهای GWO: تعداد جمعیت (Population Size) و تعداد تکرار (Iterations).
- پیادهسازی مراحل اصلی الگوریتم GWO:
- مقداردهی اولیه جمعیت (Initialization of Population).
- ارزیابی هزینه مسیرها (Cost Evaluation).
- بروز رسانی موقعیتها و رتبهبندی گرگها (Position Update and Ranking).
- تبدیل موقعیتهای پیوسته به ترتیبهای گسسته (Continuous-to-Discrete Transformation).
- مدیریت راهحلهای نامعتبر و بازتولید (Regeneration of Solutions).
5. تحلیل و مصورسازی نتایج:
- ترسیم روند همگرایی الگوریتم و بهترین هزینه (Best Cost Trend).
- نمایش گرافیکی مسیر بهینهیافته.
- تحلیل زمان محاسباتی و عملکرد الگوریتم.
مشخصات دوره:
- مدت زمان دوره: 2 ساعت
- پیشنیازها: آشنایی با اصول برنامهنویسی MATLAB و مفاهیم پایه بهینهسازی.
- مخاطبان: دانشجویان، پژوهشگران، و مهندسان علاقهمند به مسائل بهینهسازی و الگوریتمهای فراابتکاری.
مدرس: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
- بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
- چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
- مدرس فرادرس
- کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا
دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.