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灰狼优化器
了解灰狼优化器的灵感、理论、数学模型和实际应用
讲师:Seyedali Mirjalili
您将学到什么
- 灰狼优化器的灵感、数学方程和算法
- 如何解决优化问题
- 如何分析灰狼优化器的性能
- 了解解决优化问题的过程
探索相关主题
- 优化问题
- 工程
- 教学与学术
要求
- 非常基本的编程背景将有助于理解编码视频
描述
搜索算法和优化技术是大多数人工智能技术和数据科学的引擎。灰狼优化器 (GWO) 是一种领先的人工智能搜索技术,以其效率和广泛应用而闻名。
为什么要报读这门课程?
- 了解优化算法:深入研究 GWO 的内部结构,以更有效地解决问题,甚至为各种项目设计新的算法。
- 增强您的数据科学技能:掌握 GWO 可让您在数据科学方面获得竞争优势,使您成为 AI 优化领域备受追捧的专家。
- 研究机会:对于研究人员,本课程提供了对 GWO 的全面了解,增加了您在高影响力期刊上发表文章的机会。
课程内容
- 从基础到高级概念:从直观的例子开始理解 GWO 的基本数学模型。
- 动手编码:通过清晰的分步编码视频学习在 Matlab 中实现 GWO。
- 实际应用:通过几个实际示例探索可以使用 GWO 解决的各种现实问题。
谁应该参加这门课程?
- 人工智能和优化领域的初学者:不需要具备人工智能或数据科学方面的先验知识,但具备基本的编程知识(最好是 Matlab)是有益的。
- 研究人员和从业人员:非常适合那些希望在工作中理解和应用 GWO 以取得更好结果的人员。
关于导师
我是 Seyedali Mirjalili,是优化和 AI 领域的领先研究员,在全球发表了 500 多篇论文,引用次数达 110,000 次。我被评为 2019 年最具影响力的 AI 研究员之一,为本课程带来了超过 15 年的经验。加入我的 20,000 多名学生,了解我的课程为何获得超过 3,000 条 5 星评价。
无风险学习
放心报名!本课程提供 30 天退款保证。观看预览视频,了解本课程是否适合您。
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本课程适合哪些人:
- 初学者
| 共 10 节课程 • 总时长 3 小时 27 分钟 | |
| 第一章 引言 | |
| 1. 引言 | 22分7秒 |
| 2. 确定性优化算法与随机优化算法 | 17分25秒 |
| 3. 确定性优化算法和随机优化算法的例子、优点和缺点 | 14分42秒 |
| 第二章 灰狼优化算法的灵感 | |
| 1. GWO社会等级和狩猎机制灵感 | 10分21秒 |
| 第三章 灰狼优化算法的数学模型 | |
| 1. 灰狼优化算法的数学模型和方程 | 24分5秒 |
| 2. GWO算法的数学方程式是如何工作的 | 18分47秒 |
| 第四章 编写灰狼优化器 | |
| 1. 编写灰色狼优化器 | 48分11秒 |
| 2. GWO性能的视觉观察 | 18分19秒 |
| 第五章 使用灰狼优化器优化目标函数 | |
| 1. 使用灰狼优化器优化目标函数 | 18分50秒 |
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THE END



























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