آموزش رایگان الگوریتم ژنتیک به زبان ساده و کامل: بخش اول
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 27 ม.ค. 2025
- معرفی: دوره جامع الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm): بخش دوم عملی در متلب
مشاهده بخش دوم عملی در متلب (Binary):
• آموزش رایگان الگوریتم ...
مشاهده بخش سوم عملی در متلب (Real):
• آموزش رایگان الگوریتم...
الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm - GA) اولین روش بهینه‌سازی هوشمند محسوب میشود و جزء بهترین الگوریتم های تکاملی Evolutionary Algorithms یا الگوریتم های فراابتکاری Metaheuristic Algorithms است که مبتنی بر طبیعت و الهام‌گرفته از فرایند تکامل زیستی bio-inspired است که در حل مسائل پیچیده استفاده میشود. این روش با تقلید از مفاهیمی مانند انتخاب طبیعی (Natural Selection)، جهش (Mutation)، و ترکیب ژنتیکی (Crossover)، بر اسای نظریه تکامل داروین برای یافتن بهترین راه‌حل در یک فضای جستجو تلاش می‌کند.
این دوره برای افرادی طراحی شده است که به یادگیری اصول پایه و کاربردهای الگوریتم ژنتیک علاقه‌مند هستند. با تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود:
مبانی الگوریتم ژنتیک را درک کنید.
مسائل مختلف را با استفاده از این الگوریتم حل کنید.
کاربردهای عملی این الگوریتم در حوزه‌هایی مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و بهینه‌سازی را بررسی کنید.
الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms) می‌توانند برای حل انواع مختلف مسائل به کار روند که بر اساس نوع متغیرهای تصمیم به چهار دسته اصلی تقسیم می‌شوند:
1. مسائل با متغیرهای باینری
در این نوع مسائل، متغیرهای تصمیم فقط می‌توانند مقادیر ۰ یا ۱ داشته باشند. این مسائل معمولاً در کاربردهایی مانند بهینه‌سازی ترکیبی، انتخاب ویژگی، یا مسائل کوله‌پشتی (Knapsack Problem) دیده می‌شوند. نمایش کروموزوم‌ها در این مسائل به‌صورت رشته‌ای از بیت‌ها انجام میشود و عملگرهای ژنتیکی مانند جهش (Mutation) و ترکیب (Crossover) به‌صورت ساده روی بیت‌ها اعمال می‌شوند.
2. مسائل با متغیرهای گسسته
3. مسائل با متغیرهای پیوسته
4. مسائل با متغیرهای ترکیبی
در هر یک از این انواع مسائل، انتخاب مناسب نمایش داده‌ها، عملگرهای ژنتیکی و پارامترهای الگوریتم (مانند اندازه جمعیت، نرخ جهش و نرخ ترکیب) نقش کلیدی در عملکرد و موفقیت الگوریتم ژنتیک ایفا می‌کند.
1. مقدمه و مفاهیم پایه
تعریف الگوریتم ژنتیک (Definition of Genetic Algorithm)
تاریخچه و انگیزه‌ها (History and Motivation)
ارتباط با نظریه تکامل داروین (Darwinian Evolution)
2. مفاهیم کلیدی در الگوریتم ژنتیک
کروموزوم (Chromosome)
ژن (Gene)
تابع برازش (Fitness Function)
جمعیت اولیه (Initial Population)
نسل (Generation)
3. عملگرهای ژنتیکی (Genetic Operators)
انتخاب (Selection)
روش‌های انتخاب: Roulette Wheel, Tournament Selection, Rank Selection
ترکیب ژنتیکی (Crossover)
تک‌نقطه‌ای (Single-Point Crossover)
چندنقطه‌ای (Multi-Point Crossover)
ترکیب یکنواخت (Uniform Crossover)
جهش (Mutation)
جهش تصادفی (Random Mutation)
نرخ جهش (Mutation Rate)
4. فرایند اجرای الگوریتم ژنتیک
تولید جمعیت اولیه (Initialization)
ارزیابی برازش (Fitness Evaluation)
انتخاب و تولید نسل جدید (Reproduction)
معیار توقف (Stopping Criteria)
5. تنظیم پارامترها و بهینه‌سازی
اندازه جمعیت (Population Size)
نرخ ترکیب (Crossover Rate)
نرخ جهش (Mutation Rate)
تعداد نسل‌ها (Number of Generations)
6. مزایا و محدودیت‌های الگوریتم ژنتیک
کاربردهای مناسب (Suitable Applications)
مشکلات همگرایی زودهنگام (Premature Convergence)
هزینه محاسباتی بالا (Computational Cost)
7. کاربردهای عملی الگوریتم ژنتیک
بهینه‌سازی مسائل عددی (Numerical Optimization)
طراحی و برنامه‌ریزی (Design and Scheduling)
یادگیری ماشین (Machine Learning)
مسائل ترکیبیاتی (Combinatorial Problems)
8. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک
ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی (Programming Tools and Languages)
Python (کتابخانه‌هایی مثل DEAP و PyGAD)
نمونه‌های کدنویسی عملی
9. پیشرفته: بهبود الگوریتم ژنتیک
الگوریتم‌های ژنتیک چند هدفه (Multi-Objective Genetic Algorithms - MOGA)
الگوریتم‌های هیبریدی (Hybrid Algorithms)
استفاده از الگوریتم ژنتیک در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
10. پروژه نهایی
طراحی و پیاده‌سازی یک مسئله بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک.
⏱ زمان کل آموزش: حدود 3 ساعت
لطفا قبل از تهیه دوره حتما معرفی دوره مشاهده شود.
مدرس حسن سعادتمند:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
LinkedIn , Google Scholar, ResearchGate
لینک‌های ارتباطی و آموزشی
کانال تلگرام: t.me/matlabanyone
آی دی تلگرام: t.me/hassan_saadatmand
ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
وب‌سایت: www.matlablearning.com
تلفن: 09155137038
دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.
آموزش الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) در پایتون Python
