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优化问题与算法 [2024]
理解、制定和使用 Matlab 中的启发式算法解决优化问题
讲师:Seyedali Mirjalili
您将学到什么
- 识别、理解、制定和解决优化问题
- 了解随机优化算法的概念
- 分析并调整现代优化算法
- 了解优化和解决优化问题的过程
探索相关主题
- 优化问题
- 记忆与学习技巧
- 个人发展
要求
- 你应该具备编程的基本知识
- 您应该熟悉 Matlab 的内置编程语言
描述
本入门课程深入探讨人工智能中的基本子领域——随机优化问题和算法。您将了解元启发式算法和群体智能等基本概念,并学习如何识别和实施优化问题的关键组成部分。
为什么要报读这门课程?
- 基础知识:学习优化的基础知识,包括约束、多目标、离散变量和不确定性。
- 动手编码:按照分步编码视频来实现优化算法并解决 Matlab 中的实际问题。
- 实践练习:通过旨在测试您的理解的测验和练习来强化您的学习。
您将学到的内容:
- 优化的历史:探索优化技术及其应用的演变。
- 优化问题:了解不同类型的优化问题及其挑战。
- 单目标优化算法:学习解决专注于单一目标的问题。
- 粒子群优化(PSO):掌握 PSO,一种适用于机器学习、数据科学、神经网络和深度学习的多功能算法。
- 高级优化技术:解决具有约束、二元/离散变量、多目标和不确定性的问题。
课程亮点:
- 全面的课程:涵盖理论概念和实际应用。
- 互动学习:编码视频、测验和练习来练习和巩固您的知识。
- 专家指导:向 Seyedali Mirjalili 教授学习,他是优化和人工智能领域的领先研究员,在全球拥有 500 多篇出版物和 110,000 次引用。
学生感言:
- David: “这门课程是我上过的最好的在线课程之一。讲师在准备内容方面做得非常出色,并且非常仔细地解释了复杂的代码。”
- Khaled: “Seyedali 博士是最优秀的讲师之一。课程直观、全面,使优化和 PSO 易于理解。强烈推荐!”
- Biswajit: “这门课程非常有帮助。对编码和结果可视化的强调非常出色。Seyedali 博士提供的支持是一流的。”
- Boumaza: “优化算法的清晰图景,涵盖了技术和实践两个方面。循序渐进、实用的优化方法。强烈推荐!”
加入超过 5000 名学生:
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立即报名并在专家指导下掌握优化问题和算法。
本课程适合哪些人:
- 任何想学习优化的人
- 任何想要解决优化问题的人
- 任何想要深入了解优化的人
| 共 37 节课程 • 总时长 8 小时 17 分钟 | |
| 第一章 介绍 | |
| 1. 引言 | 7分51秒 |
| 2. 优化历史 | 6分39秒 |
| 第二章 优化问题 | |
| 1. 优化问题 | 11分38秒 |
| 第三章 单目标问题的优化 | |
| 1. 单目标问题的优化 | 11分54秒 |
| 2. 随机优化算法 | 11分16秒 |
| 第四章 粒子群优化 (PSO) | |
| 1. 粒子群优化算法理论 | 19分7秒 |
| 2. 在Matlab中实现粒子群优化算法 | 33分39秒 |
| 3. 带速度限制的粒子群优化算法 | 12分42秒 |
| 4. 将PSO应用于表格设计问题 | 5分40秒 |
| 第五章 带约束问题的优化 | |
| 1. 约束优化 | 8分2秒 |
| 2. 编写约束目标函数以及如何在Matlab中求解 | 17分16秒 |
| 第六章 离散变量问题的优化 | |
| 1. 离散优化 | 6分1秒 |
| 2. 编写二进制粒子群优化算法 | 13分19秒 |
| 3. 编写离散PSO | 15分16秒 |
| 第七章 多目标问题的优化 | |
| 1. 多目标优化 | 7分42秒 |
| 2. 多目标算法 | 8分20秒 |
| 第八章 不确定性问题的优化 | |
| 1. 鲁棒优化 | 26分36秒 |
| 2. 编写期望度量 | 14分29秒 |
| 3. 编写一个方差度量 | 8分49秒 |
| 第九章 奖励视频(常见问题解答) | |
| 1. 如何将PSO写成一个函数 | 16分10秒 |
| 2. 如何更好地可视化PSO的定性数据 | 18分12秒 |
| 3. 如何在优化过程中将生成的数据存储到文件中 | 6分53秒 |
| 4. 如何更改优化算法的停止标准 | 14分41秒 |
| 5. 如何在PSO中频繁更新GBEST | 10分26秒 |
| 6. 如何解决具有二进制离散和连续变量的问题 第一部分 | 13分12秒 |
| 7. 如何解决具有二元离散和连续变量的问题 第2部分 | 19分48秒 |
| 8. 如何解决具有二元离散和连续变量的问题 第三部分 | 27分26秒 |
| 9. 如何多次运行算法(PSO)并收集统计结果 | 13分27秒 |
| 10. 如何进行统计检验(Wilcoxon ranksum)以比较算法 | 14分2秒 |
| 11. 如何比较两种算法的收敛曲线 | 12分19秒 |
| 12. 如何解决最大化问题 | 15分50秒 |
| 13. 如何计算和可视化解决方案的平均目标 | 11分29秒 |
| 14. 如何可视化一个变量的波动是一个解决方案 | 14分11秒 |
| 15. 如何在PSO中可视化粒子的搜索历史 | 18分55秒 |
| 16. 如何偏移和调整测试函数 | 8分39秒 |
| 第十章 谢谢 | |
| 1. 感谢我的其他课程的代金券 | 1分41秒 |
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