معرفی دوره: حل مسئله فروشنده دورهگرد (Traveling Salesman Problem – TSP) با الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) در MATLAB
این دوره آموزشی به حل مسئله فروشنده دورهگرد (TSP) با استفاده از الگوریتم ژنتیک (GA) در MATLAB میپردازد. مسئله TSP یکی از چالشهای کلاسیک در حوزه بهینهسازی ترکیبی است و که یکی از مسائل سخت NP-Hard محسوب میشود، که هدف آن یافتن کوتاهترین مسیر برای بازدید از چندین شهر و بازگشت به شهر اولیه است. در این دوره، شما یاد خواهید گرفت که چگونه از الگوریتم ژنتیک به عنوان یک ابزار قدرتمند برای حل این مسئله استفاده کنید. الگوریتم ژنتیک با الهام از نظریه تکامل طبیعی داروین، از مفاهیمی مانند انتخاب، ترکیب ژنتیکی (Crossover)، جهش (Mutation) و انتخاب نسل برای جستجوی پاسخ بهینه استفاده میکند.
دستاوردهای دوره:
- یادگیری اصول الگوریتم ژنتیک و نحوه کاربرد آن در مسائل بهینهسازی ترکیبی.
- پیادهسازی GA برای حل TSP در MATLAB.
- تحلیل نتایج با استفاده از روشهای مصورسازی و بررسی روند همگرایی.
سرفصلهای دوره:
1. مقدمهای بر مسئله فروشنده دورهگرد (TSP):
- تعریف مسئله TSP و کاربردهای آن.
2. الگوریتم ژنتیک (GA):
- اصول پایه الگوریتم ژنتیک:
- جمعیت اولیه (Initial Population).
- انتخاب (Selection) بر اساس شایستگی (Fitness Function).
- ترکیب ژنتیکی (Crossover) برای تولید نسل جدید.
- جهش (Mutation) و کنترل تنوع در جمعیت.
- انتخاب نسل برای حفظ بهترین پاسخها.
- مزایا و محدودیتهای GA در حل TSP.
3. تعریف مسئله TSP و آمادهسازی دادهها:
- ایجاد مختصات شهرها و محاسبه ماتریس فاصله (Distance Matrix).
- تعریف تابع هزینه (Cost Function) برای محاسبه طول مسیر.
- آمادهسازی دادهها برای حل مسئله در MATLAB.
4. پیادهسازی الگوریتم ژنتیک برای TSP:
- تنظیم پارامترهای الگوریتم:
- اندازه جمعیت (Population Size).
- تعداد تکرار (Iterations).
- احتمال ترکیب ژنتیکی و جهش (Crossover and Mutation Probability).
- مقداردهی اولیه جمعیت با ترتیبهای تصادفی.
- اعمال اپراتورهای GA:
- Selection: روشهای انتخاب مانند رولت (Roulette Wheel).
- Crossover: اعمال تکنیکهای ترکیب
- Mutation: اعمال جابهجایی در مسیرها.
- مدیریت و اصلاح مسیرهای نامعتبر.
5. تحلیل و مصورسازی نتایج:
- رسم نمودار همگرایی الگوریتم و کاهش هزینه (Best Cost Trend).
- نمایش گرافیکی مسیر بهینهیافته.
- تحلیل دقت و کارایی الگوریتم.
مشخصات دوره:
- مدت زمان دوره: 2 ساعت
- پیشنیازها: آشنایی مقدماتی با MATLAB و مفاهیم پایه الگوریتمهای بهینهسازی.
- مخاطبان: دانشجویان، پژوهشگران و مهندسان علاقهمند به حل مسائل ترکیبی و الگوریتمهای تکاملی.
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.