- توضیحات دوره
- مشخصات
- نقد و بررسی
معرفی دوره بهینه‌سازی با MATLAB:
بهینه‌سازی در متلب (MATLAB) به فرآیند پیدا کردن بهترین پاسخ یا راه‌حل برای یک مسأله خاص اشاره دارد. این مسأله میتواند شامل کمینه‌سازی یا بیشینه‌سازی یک تابع هدف باشد که تحت شرایط و محدودیت‌های خاصی قرار دارد. متلب ابزارها و توابع مختلفی برای بهینه‌سازی ارائه می‌دهد که می‌توانند در زمینه‌های مختلفی از جمله مهندسی، اقتصاد، علوم داده و ... مورد استفاده قرار گیرند.
انواع بهینه‌سازی در متلب:
- بهینه‌سازی خطی:
استفاده از توابع مانند Linprog برای حل مسائل بهینه‌سازی خطی. - بهینه‌سازی غیرخطی:
توابعی مانند Fminunc و Fmincon برای مسائل غیرخطی. - بهینه‌سازی ترکیبیاتی:
استفاده از الگوریتم‌های جستجوی ترکیبیاتی مانند Ga (الگوریتم ژنتیک) و Particle Swarm (الگوریتم ازدحام ذرات). - بهینه‌سازی چندهدفه:
توابعی مانند Gamultiobj برای حل مسائل با چندین هدف.
سرفصل‌های آموزش بهینه‌سازی با متلب:
- الگوریتم ژنتیک تک هدفه:
مقدمات و معرفی کلیدواژه‌ها
بیان روش‌های مختلف تقاطع و جهش
معرفی شرایط متفاوت خاتمه الگوریتم
شیوه کد نویسی و معرفی توابع و دستورات
مخصوص نرم افزار متلب
آموزش نحوه نوشتن توابع توسط کاربر
حل مسئله باینری و حل مسئله حقیقی - الگوریتم‌های PSO و ACO
مبانی تئوری روش ازدحام ذرات و روش کلونی
مورچگان و پیاده‌سازی آن‌ها در متلب
حل مسائل گسسته و پیوسته و کدنویسی آن
بررسی مسائل فروشنده دوره گرد TSP
شناسایی سیستم
معرفی الگوریتم مورچگان پیوسته ACOR و حل نمونه مسئله پیوسته و کدنویسی آن - الگوریتم ژنتیک چند هدفه
معرفی مسائل چند هدفه و تفاوت آن‌ها با مسائل تک هدفه
بررسی مفهوم غالب و مغلوب بودن پاسخ‌ها و کدنویسی آن‌ها
معرفی مفهوم فاصله ازدحامی و رتبه و نحوه کدنویسی آن‌ها
حل چند نمونه مسئله چند هدفه و نحوه کدنویسی آن‌ها
معرفی روش تبدیل مسائل مقید بهینه‌سازی به مسائل چند هدفه و نحوه کدنویسی آن‌ها
معرفی معیارهای مقایسه عملکرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی چند هدفه
پیش نیاز دوره آموزش بهینه‌سازی با نرم افزار Matlab چیست؟
پیش نیاز این دوره، آموزش متلب مقدماتی است.
گواهینامه‌های دوره بهینه‌سازی با نرم افزار متلب:
در آخر به پذیرفته‌شدگان این دوره مدرک مؤسسه به زبان انگلیسی ارائه می‌شود.
بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟
بهینه‌سازی در متلب (MATLAB) کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف دارد. برخی از این کاربردها عبارتند از:
- مهندسی
طراحی سیستم‌ها: بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌ها مانند کنترل‌کننده‌ها، فیلترها و سازه‌ها.
تحلیل ساختاری: بهینه‌سازی وزن و هزینه سازه‌ها بدون کاهش ایمنی. - علوم داده و یادگیری ماشین
تنظیم مدل‌ها: بهینه‌سازی پارامترها برای مدل‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون، شبکه‌های عصبی و درختان تصمیم.
انتخاب ویژگی: شناسایی بهترین ویژگی‌ها برای بهبود دقت مدل.
بهینه‌سازی در متلب ابزاری قدرتمند است که میتواند در حل مسائل پیچیده و چندبعدی در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد. با استفاده از توابع و ابزارهای متلب، کاربران می‌توانند به راحتی به بهترین راه‌حل‌ها دست یابند.
سوالات متداول:
حتما باید متلب مقدماتی کار کرده باشیم؟
بله، باید متلب مقدماتی بلد باشید ولی اگر هم‌زمان در طول کلاس سوالی وجود داشت اساتید پاسخ می‌دهند.
مدل‌های مختلف بهینه‌سازی گفته خواهد شد؟
در این دوره، مدل‌های مختلفی از بهینه‌سازی گفته خواهد شد و محدود به یک مدل نخواهد بود.
مباحث مقدماتی در این دوره گفته خواهد شد؟
خیر، با توجه به مدت زمان 24 ساعته دوره مدل‌های پیشرفته بهینه‌سازی به صورت مثال محور و پروژه محور جلو خواهد رفت.
