آموزش الگوریتم بهینه سازی شاهین هریس HHO و پیاده سازی آن در متلب MATLAB
برای دسترسی به نسخه کامل‌تر آموزش الگوریتم بهینه سازی شاهین هریس HHO و پیاده سازی آن در متلب MATLAB و دانلود فایلهای همراه آموزش روی لینک زیر کلیک کنید:
http://fdrs.ir/w62i
زمان‌بندی ویدئو:
0:00:00 درس ۱: مقدمه‌ای بر انواع الگوریتم‌های فراابتکاری
0:04:13 درس ۲: مدل‌سازی فرایند اکتشاف الگوریتم شاهین هریس و نحوه تبدیل از فاز اکتشاف به فاز استخراج
0:12:13 درس ۳: مدل‌سازی فرایند استخراج الگوریتم شاهین هریس محاصره نرم و سخت
الگوریتم بهینه‌سازی HHO چیست؟
الگوریتم بهینه‌سازی HHO یا Harris Hawk Optimization یک الگوریتم مبتنی بر رفتار شاهین‌ها در طبیعت است و به عنوان یکی از روش‌های بهینه‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم با استفاده از مفاهیمی چون اندازه‌گیری، جست‌وجو و جلب، سعی در بهبود پاسخ‌های بهینه برای مسائل مختلف دارد. شاهین‌ها با منابع جدید در محیط برخورد می‌کنند، توجه می‌کنند و به دنبال جلب و انتقال آن‌ها به مکان‌های مناسبی هستند.
اهمیت یادگیری الگوریتم بهینه‌سازی شاهین هریس (HHO) چیست؟
الگوریتم HHO، یک الگوریتم فراابتکاری است که افکاری نوین را در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فراهم می‌کند و از آنجا که از نظریه اکولوژی حیات واقعی الهام می‌گیرد، به ارتقای تکنیک‌های بهینه‌سازی و تحلیل الگوریتمی در مسائل واقعی کمک می‌کند. به عنوان یک ابزار قدرتمند در زمینه بهینه‌سازی، یادگیری این الگوریتم می‌تواند به محققان و مهندسان در بهبود عملکرد و دقت حل مسائل مختلف، کمک بزرگی کند.
یکی دیگر از ویژگی‌های مهم این الگوریتم، سادگی اجرای آن است. این ویژگی می‌تواند به محققان و مهندسان در توسعه و آزمون الگوریتم‌ها کمک کند. همچنین، HHO قابلیت حل مسائل چندهدفه (MOO) را نیز داراست و می‌تواند به مهندسان در انتخاب بهترین راه‌حل‌های تعادلی برای مسائل پیچیده مهندسی کمک کند.
در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟
در این آموزش، ابتدا به توضیح جزئیات الگوریتم HHO اشاره‌ای داشته، سپس به پیاده‌سازی مراحل آن در محیط MATLAB خواهیم پرداخت. سرانجام، به عنوان یک نمونه کاربرد عملی، به بررسی عملکرد این الگوریتم در بهینه‌سازی خوشه‌بند K-Means و مقایسه کارایی آن با سایر الگوریتم‌های فراابتکاری خواهیم پرداخت.
همه توضیحات ...