آموزش بهینه‌سازی با MATLAB (مهندسی صنایع)

معرفی دوره آموزش بهینه‌سازی MATLAB

دوره آموزش بهینه‌سازی MATLAB برای مهندسی صنایع با هدف ارتقاء مهارت‌های دانشجویان و متخصصان در استفاده از نرم‌ افزار متلب طراحی ‌شده است. این دوره شامل مبانی متلب، مفاهیم بهینه‌سازی، مدل‌سازی مسائل واقعی و روش‌های مختلف بهینه‌سازی مانند روش‌های گرادیان و الگوریتم‌های ژنتیک است. شرکت ‌کنندگان با کاربردهای عملی بهینه‌سازی در زمینه‌های تولید، مدیریت زنجیره تأمین و زمان‌ بندی پروژه‌ها آشنا می‌شوند. این دوره به‌ صورت عملی و با پروژه‌های واقعی برگزار می‌شود تا تسلط بر مفاهیم افزایش یابد.

سرفصل‌های آموزش تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی با استفاده از MATLAB

الگوریتم ژنتیک تک هدفه:

1. مقدمات روش
2. بیان و معرفی کلید واژه‌ها
3. بیان روش‌های مختلف تقاطع و جهش
4. معرفی شرایط متفاوت خاتمه الگوریتم
5. شیوه کد نویسی
6. معرفی توابع و دستورات مخصوص نرم افزار متلب
7. آموزش نحوه نوشتن توابع توسط کاربر
8. حل مسئله باینری
9. حل مسئله حقیقی

الگوریتم ژنتیک چند هدفه:

1. معرفی مسائل چند هدفه و تفاوت آن‌ها با مسائل تک هدفه
2. بررسی مفهوم غالب و مغلوب بودن پاسخ‌ها و نحوه کد نویسی آن‌ها
3. معرفی مفهوم فاصله ازدحامی و رتبه و نحوه کد نویسی آن‌ها
4. حل چند نمونه مسئله چند هدفه و نحوه کد نویسی آن‌ها
5. معرفی روش تبدیل مسائل مقید بهینه‌سازی به مسائل چند هدفه و نحوه کد نویسی آن‌ها
6. معرفی معیارهای مقایسه عملکرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی چند هدفه

الگوریتم‌های PSO و ACO:

1. مبانی تئوری روش ازدحام ذرات و روش کلونی مورچگان و پیاده‌سازی آن‌ها در متلب
2. حل مسائل گسسته و پیوسته و کد نویسی آن
3. بررسی مسئله فروشنده دوره ‌گرد TSP
4. شناسایی سیستم
5. معرفی الگوریتم مورچگان پیوسته ACOR و حل نمونه مسئله پیوسته و کد نویسی آن

پیش‌ نیازهای دوره تخصصی تحلیل و بهینه‌سازی داده‌ها با MATLAB:

برای فهم عمیق‌تر دوره شما می‌توانید، دوره آموزش گمز و دوره آموزش متلب را فرا گیرید اما اجباری نیست.

گواهینامه دوره تخصصی تحلیل و بهینه‌سازی داده‌ها با MATLAB:

در پایان دوره آموزشی به پذیرفته‌ شدگان مدرک لاتین گروه آموزشی پارس پژوهان و فنی‌ حرفه‌ای تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در این دوره چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

1. توانایی توضیح و توضیح اصول بنیادی الگوریتم‌های ژنتیک و کاربرد آن‌ها در مسائل بهینه‌سازی
2. توانایی اجرای و تنظیم روش‌های تقاطع و جهش برای بهبود کارایی الگوریتم‌های ژنتیک
3. درک و تعیین شرایط مختلف خاتمه الگوریتم بر اساس معیارهای خاص
4. تسلط بر زبان برنامه‌نویسی متلب و توانایی نوشتن کدهای بهینه‌سازی پیچیده
5. توانایی توسعه و پیاده‌سازی توابع جدید در متلب برای حل مسائل خاص
6. توانایی مدل‌سازی و حل مسائل بهینه‌سازی به شکل باینری و حقیقی
7. توانایی تجزیه ‌و تحلیل و حل مسائل چند هدفه و شناخت تفاوت‌های آن‌ها با مسائل تک هدفه
8. شناسایی و کد نویسی برای پاسخ‌های غالب و مغلوب در الگوریتم‌های چند هدفه
9. درک و کد نویسی مفهوم فاصله ازدحامی و رتبه در مسائل چند هدفه
10. توانایی تبدیل مسائل مقید به مسائل چند هدفه و پیاده‌سازی این فرآیند
11. آشنایی با معیارهای مختلف برای مقایسه عملکرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی چند هدفه
12. درک مبانی نظری و کاربرد الگوریتم‌های ازدحام ذرات و کلونی مورچگان
13. توانایی حل مسائل بهینه‌سازی در حوزه‌های گسسته و پیوسته با استفاده از الگوریتم‌های PSO و ACO
14. توانایی تحلیل و حل مسئله فروشنده دوره‌ گرد به‌ عنوان یک نمونه کلاسیک از مسائل بهینه‌سازی
15. تسلط بر پیاده‌سازی الگوریتم‌های ACO مانند ACOR و توانایی حل مسائل مرتبط

سؤالات متداول:

• این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
  این دوره برای دانشجویان، مهندسان و متخصصانی که در زمینه‌های صنایع، مدیریت زنجیره تأمین و بهینه‌سازی کار می‌کنند، طراحی‌ شده است.

• آیا امکان یادگیری عملی در طول دوره وجود دارد؟
  بله دوره کاملاً عملی است و شامل پروژه‌های واقعی است که به شما امکان می‌دهد مهارت‌های خود را در عمل پیاده‌سازی کنید.

• این دوره چه مزایایی برای شغل من دارد؟
  با گذراندن این دوره، شما توانایی‌های ارزشمندی در زمینۀ بهینه‌سازی و تحلیل داده‌ها به دست می‌آورید که می‌تواند به بهبود کارایی و موفقیت شما در پروژه‌ها و صنایع کمک کند.