آموزش الگوریتم جستجوی کلاغ CSA و پیاده سازی آن در متلب MATLAB
برای دسترسی به نسخه کامل‌تر آموزش الگوریتم جستجوی کلاغ CSA و پیاده سازی آن در متلب MATLAB و دانلود فایلهای همراه آموزش روی لینک زیر کلیک کنید:
https://fdrs.ir/1dag
زمان‌بندی ویدئو:
0:00:00 درس ۱: ضرورت به‌کارگیری الگوریتمهای فراابتکاری
0:03:33 درس ۲: بیان مبانی تئوری الگوریتم جست‌وجوی کلاغ
0:09:09 درس ۳: مراحل پیاده‌سازی الگوریتم CSA و معرفی انواع توابع هزین
الگوریتم جست‌وجوی کلاغ چیست؟
الگوریتم جست‌وجوی کلاغ (Crow Search Algorithm) یک الگوریتم هوش مصنوعی و الهام‌گرفته از رفتار گروهی کلاغ‌ها در جست‌وجوی غذا است. در این الگوریتم، یک جمعیت اولیه از حالت‌های تصادفی تولید می‌شود که هر حالت، یک راه‌حل احتمالی برای مسئله بهینه‌سازی را نمایان می‌کند و سپس، این حالت‌ها ارزیابی می‌شوند. بر اساس نتایج ارزیابی، حالت‌ها بهبود می‌یابد و مجددا به مراحل بعدی الگوریتم ارسال می‌شوند و این فرایند تا رسیدن به یک راه‌حل بهینه ادامه دارد. الگوریتم جست‌وجوی کلاغ به دلیل قابلیت هم‌زمان اکتشاف و بهره‌برداری، در حل مسائل بهینه‌سازی و تعیین بهینه‌ترین راه‌حل‌ها، موثر است.
اهمیت یادگیری الگوریتم جست‌وجوی کلاغ در متلب چیست؟
در اغلب موارد، مسائل مربوط به طراحی در دنیای علوم مهندسی شامل توابع هدف پیچیده‌ای با تعداد زیادی متغیر هستند. یک رویکرد بهینه‌سازی تلاش می‌کند که از بین را‌ه‌حل‌های موجود، یک جواب بهینه را انتخاب کند. در مسائل طراحی واقعی، تعداد متغیرهای تصمیم‌گیری زیاد است و اثرات آن‌ها بر روی تابع هدف می‌تواند خیلی پیچیده باشد. الگوریتم جست‌وجوی کلاغ، از طریق دو پارامتر طول پرواز و احتمال آگاهی تنظیم می‌شود و آن را به الگوریتمی جذاب جهت کاربرد در زمینه‌های مختلف مهندسی تبدیل کرده است. این الگوریتم، در مقایسه با سایر الگوریتمهای متاهیوریستیک نظیر الگوریتم ژنتیک (GA)، بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) و جست‌وجوی هارمونی (HS)، به پارامترهای تنظیم کمتری جهت پیاده‌سازی نیاز دارد.
در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟
در این آموزش، جزئیات الگوریتم CSA را مورد بررسی قرار می‌دهیم و سپس به حل توابع مختلف مربوط به مسائل بهینه‌سازی توسط الگوریتم جست‌وجوی کلاغ در محیط نرم‌افزار MATLAB خواهیم پرداخت.
همه توضیحات ...