- افشای دیدار محرمانه مقام ارشد سوری با رئیس موساد/ پشت پرده چه خبر است؟
- روایت اسحاق جهانگیری از گرانی بنزین در سال 98/ تصمیم کلی دولت این بود که فرمول
- رونمایی از خودروی جدید فولکس/ این خودرو ارزانتر از پژو ۲۰۷ است؛ عکس
- هشدار مرندی درباره شروع جنگ میان ایران و آمریکا در روزهای آینده
- بزرگترین ارتشهای جهان در سال ۲۰۲۶/ ایران رتبه هشتم شد؛ اینفوگرافی
- کویت حق رأی این دسته از شهروندان را لغو کرد
- واکنش یونان به ادعای حمله احتمالی ایران به پایگاه های آمریکا در اروپا
- بزرگترین حمله مالی به ایران از سوی آمریکا کلید خورد
- رسانه اسرائیلی: عملیات طوفان الاقصی، اساس توافقنامههای ابراهیم را از بین برد
- ادعای ونس: هدف اصلی ما جلوگیری از دستیابی ایران به سلاح هستهای است/ آمریکا
- انتقاد روزنامه جمهوری اسلامی از طرح های مرتبط با قیمت بنزین و حجاب/ شری به پا
- پیشنهاد متفاوت عراق به ایران و عربستان/ بغداد بهدنبال مدیریت پرونده سلاح
- پیش بینی ابوالفتح از احتمال ازسرگیری جنگ نظامی/ ایران قبل از انتخابات آمریکا دست
مطالب برگزیده
آخرین مطالب
امکانات وب
الگوریتم های هوشمند به الگوریتم هایی گفته می شود که می توانند به طور خودکار از داده ها یاد بگیرند و تصمیماتی را بر اساس الگوهای شناسایی شده اتخاذ کنند. این الگوریتم ها در حوزه های مختلفی مانند تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، بازیابی اطلاعات، تشخیص سرطان، کنترل، شناسایی سیستم ها و خودروهای هوشمند کاربرد دارند. این الگوریتم ها می توانند از روش های مختلفی مانند یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و جستجوی هوشمند استفاده کنند. برای پیاده سازی و اجرای این الگوریتم ها، نیاز به یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و قابل اعتماد داریم که بتواند با داده های حجیم، پیچیده و نامرتب کار کند و امکانات لازم را برای تحلیل، طراحی، آزمایش و ارزیابی الگوریتم ها فراهم کند.
متلب یکی از زبان های برنامه نویسی محبوب و معروف در حوزه های علمی و مهندسی است که می تواند این نیازها را برآورده کند. متلب یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و تفسیری است که دارای یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) و یک کتابخانه گسترده از توابع و دستورات مربوط به ریاضیات، آمار، سیگنال، تصویر، صوت، ویدئو و مهندسی است. متلب از داده ساختارهای متنوعی مانند بردارها، ماتریس ها، سلول ها، ساختمان ها و جداول پشتیبانی می کند و امکان انجام عملیات های پیچیده را با استفاده از نمادگذاری ساده و روان فراهم می کند. متلب همچنین از ایجاد و اجرای برنامه های گرافیکی کاربر (GUI)، نمودارها و انیمیشن ها پشتیبانی می کند و امکان اتصال به سایر زبان ها و پلتفرم ها مانند C، C++، Java، Python، .NET و وب را می دهد.
یکی از ویژگی های مهم متلب، وجود تولباکس ها یا جعبه ابزارهایی است که شامل مجموعه ای از توابع، دستورات، رابط ها و مثال هایی هستند که برای حل مسائل خاص طراحی شده اند. تولباکس های متلب می توانند به کاربران کمک کنند تا به راحتی الگوریتم های هوشمند را آموزش و اجرا کنند و از آن ها برای حل مسائل مختلف استفاده کنند. در این مقاله، ما قصد داریم تولباکس های متلب را معرفی کنیم که مربوط به چهار دسته از الگوریتم های هوشمند هستند: یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و جستجوی هوشمند. ما خواهیم نشان داد که چگونه این تولباکس ها را نصب و فعال کنیم و چگونه از آن ها برای آموزش و اجرای الگوریتم های هوشمند استفاده کنیم. ما همچنین خواهیم نشان داد که چگونه از این تولباکس ها برای حل مسائل مختلف در حوزه های مانند تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، بازیابی اطلاعات، تشخیص سرطان، کنترل، توصیه سیستم ها و خودروهای هوشمند استفاده کنیم. ما نتایج و یافته های خود را با استفاده از معیارهای مختلف ارزیابی و مقایسه خواهیم کرد و مزایا و محدودیت های این تولباکس ها را بررسی خواهیم کرد. ما امیدواریم که این مقاله بتواند به کاربران متلب کمک کند تا بهتر از قدرت و قابلیت های الگوریتم های هوشمند در متلب استفاده کنند و مسائل خود را به روش های خلاقانه و نوآورانه حل کنند.
الگوریتم های هوشمند به الگوریتم هایی گفته می شود که می توانند به طور خودکار از داده ها یاد بگیرند و تصمیماتی را بر اساس الگوهای شناسایی شده اتخاذ کنند. برخی از این الگوریتم ها عبارتند از:
- الگوریتم های یادگیری با نظارت: این الگوریتم ها با استفاده از داده هایی که دارای برچسب هستند، یک تابع را یاد می گیرند که می تواند خروجی را برای داده های جدید پیش بینی کند. برای مثال، الگوریتم های طبقه بندی، رگرسیون، شبکه های عصبی، ماشین بردار پشتیبان و درخت تصمیم از این دسته هستند.
- الگوریتم های یادگیری بدون نظارت: این الگوریتم ها با استفاده از داده هایی که بدون برچسب هستند، سعی می کنند ساختار و خواص داده ها را کشف کنند. برای مثال، الگوریتم های خوشه بندی، تحلیل مؤلفه اصلی، تحلیل مؤلفه مستقل و تحلیل موضوع از این دسته هستند.
- الگوریتم های یادگیری تقویتی: این الگوریتم ها با استفاده از تعامل با محیط، یک استراتژی را یاد می گیرند که می تواند به حداکثر رساندن پاداش منجر شود. برای مثال، الگوریتم های Q-learning، SARSA، Monte Carlo و Temporal Difference از این دسته هستند.
- الگوریتم های جستجوی هوشمند: این الگوریتم ها با استفاده از الهام گرفتن از طبیعت، سعی می کنند بهینه ترین راه حل را برای مسئله ای پیدا کنند. برای مثال، الگوریتم های ژنتیک، PSO، مورچه، زنبور، ملخ و کرم شب تاب از این دسته هستند.
در زیر بعضی از الگوریتم های هوشمند الهام گرفته از طبیعت را معرفی میکنیم:
-
الگوریتم های ژنتیک GA : این الگوریتم ها با استفاده از مفاهیم ژنتیکی مانند جهش، جابجایی، ترکیب و انتخاب طبیعی، یک جمعیت از راه حل های ممکن را بهبود می بخشند و به سوی راه حل بهینه حرکت می کنند. این الگوریتم ها در مسائلی مانند بهینه سازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارند. آموزش و دانلود الگوریتم ژنتیک
-
الگوریتم ازدحام ذرات PSO (Particle Swarm Optimization): این الگوریتم با استفاده از الهام گرفتن از رفتار گروهی حیوانات مانند پرندگان و ماهی ها، یک جمعیت از ذرات را به عنوان راه حل های ممکن در نظر می گیرد و با تنظیم سرعت و جهت آن ها بر اساس اطلاعات شخصی و اجتماعی آن ها، به سوی راه حل بهینه رفته می شود. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینه سازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارد. دانلود پروژه تنظیم بهینه کنترل کننده PID بر روی سیستم چند متغیره خلبان خودکار طولی هواپیما براساس الگوریتم اجتماع ذرات (PSO)
-
الگوریتم کلونی مورچه (Artificial Ants Algorithm | AAA) , (Ant Colony Optimization | ACO):
این الگوریتم با استفاده از الهام گرفتن از رفتار مورچه ها در جستجوی غذا، یک جمعیت از مورچه ها را به عنوان راه حل های ممکن در نظر می گیرد و با استفاده از ارتباط غیر مستقیم آن ها از طریق فرمون ها، به سوی راه حل بهینه رفته می شود. این الگوریتم در مسائلی مانند مسیریابی، برنامه ریزی و تخصیص منابع کاربرد دارد. این الگوریتم در سال 1992 توسط دوریگو و همکاران ارائه شد. دانلود پروژه با الگوریتم مورچگان: تشخیص محل دقیق خطا در خطوط انتقال با الگوریتم مورچگان با استفاده از متلب
-
الگوریتم کلونی زنبور (ABCO | Artificial bee colony algorithm) BCO: این الگوریتم با استفاده از الهام گرفتن از رفتار زنبورها در جستجوی شهد، یک جمعیت از زنبورها را به عنوان راه حل های ممکن در نظر می گیرد و با استفاده از ارتباط مستقیم آن ها از طریق رقص، به سوی راه حل بهینه رفته می شود. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینه سازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارد. الگوریتم در سال 2005 توسط لوکیت و همکاران ارائه شد.
-
الگوریتم ملخ (Grasshopper Optimization Algorithm) GOA: این الگوریتم با استفاده از الهام گرفتن از رفتار ملخ ها و پرش از یک نقطه به نقطه دیگر, در جستجوی غذا، یک جمعیت از ملخ ها را به عنوان راه حل های ممکن در نظر می گیرد و با استفاده از ارتباط غیر مستقیم آن ها از طریق بو، به سوی راه حل بهینه رفته می شود. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینه سازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارد. معرفی و دانلود الگوریتم ملخ ها با متلب
-
الگوریتم کرم شب تاب (Firefly Algorithm | FA): این الگوریتم با استفاده از الهام گرفتن از رفتار کرم های شب تاب در جذب هم نوعان خود، یک جمعیت از کرم های شب تاب را به عنوان راه حل های ممکن در نظر می گیرد و با استفاده از ارتباط مستقیم آن ها از طریق نور، به سوی راه حل بهینه رفته می شود. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینه سازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارد.این الگوریتم در سال 2009 توسط یانگ ارائه شد.
-
الگوریتم تبرید (Simulated Aealing) SA : این الگوریتم با استفاده از الهام گرفتن از روش تبرید کردن فلزات، یک جمعیت از راه حل های ممکن را با استفاده از یک الگوریتم جستجوی هوشمند مانند الگوریتم ژنتیک یا PSO تولید می کند و سپس با استفاده از یک الگوریتم جستجوی محلی مانند الگوریتم کوهستانی یا الگوریتم تبرید سرد، راه حل های بهتر را پیدا می کند. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینه سازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارد.
-
الگوریتم ایمنی (immune system Classification) AIS: این الگوریتم با استفاده از الهام گرفتن از روش ایمنی بدن در مقابله با عوامل بیماری زا، یک جمعیت از آنتی بادی ها را به عنوان راه حل های ممکن در نظر می گیرد و با استفاده از مفاهیمی مانند تنوع، تکامل، تشخیص و حافظه، راه حل های بهتر را پیدا می کند. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینه سازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارد.
- الگوریتم گله اسب (Horse Herd Optimization | HHO): که بر اساس رفتار گلههای اسب در طبیعت طراحی شدهاست. این الگوریتم از سه مرحله اصلی تشکیل شدهاست: انتخاب رهبر، تعقیب رهبر و اکتشاف. این الگوریتم در سال 2015 توسط گو و همکاران ارائه شد.
- الگوریتم گله ماهی (Fish School Search | FSS) که بر اساس رفتار گلههای ماهی در طبیعت که به دنبال غذای بیشتر و محیط مناسبتر هستند، مدلسازی شدهاست. این الگوریتم از دو عملیات اصلی وزندهی و حرکت استفاده میکند تا به جواب بهینه برسد.
- الگوریتم قطره آب (Water Drop Algorithm | WDA) که بر اساس رفتار قطرههای آب در جریان رودخانهها الهام گرفته شدهاست. این الگوریتم یک جمعیت از قطرههای آب را به عنوان راه حلهای ممکن در نظر میگیرد و با استفاده از ارتباط غیر مستقیم آنها از طریق سرعت، جرم و فرمون، راه حلهای بهتر را پیدا میکند. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینهسازی، مسیریابی و تخصیص منابع کاربرد دارد.
- الگوریتم گرانش (Gravitational Search Algorithm | GSA) که بر اساس قانون جذب عمومی نیوتن الهام گرفته شدهاست. این الگوریتم یک جمعیت از عاملها را به عنوان راه حلهای ممکن در نظر میگیرد و با استفاده از ارتباط مستقیم آنها از طریق جرم و نیروی گرانش، راه حلهای بهتر را پیدا میکند. این الگوریتم در مسائلی مانند بهینهسازی، تطبیق و یادگیری کاربرد دارد.
- الگوریتم علف هرز مهاجم (Invasive Weed Optimization | IWO) که از رشد علفهای هرز در یک زمین کشاورزی الهام گرفتهاست. این الگوریتم با استفاده از مکانیزم هایی مانند تولید دانه، رقابت و تطبیق پذیری، جمعیتی از راه حل ها را به سمت بهینه سراسری هدایت می کند. دانلود پروژه شبیهxad سازی الگوریتم بهینهxad سازی علفxadهای هرز مهاجم بهبود یافته بر اساس تئوری آشوب برای طراحی کنترلxadکننده PID بهینه
- الگوریتم گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer | GWO) که از رفتار گرگ های خاکستری در شکار و سازماندهی گله الهام گرفته است. این الگوریتم با استفاده از مکانیزم هایی مانند تعقیب، تکامل، تغییر رهبر و تنوع ژنتیکی، جمعیتی از گرگ ها را به سمت بهینه سراسری می کشاند. این الگوریتم در سال 2014 توسط میرجلیلی و همکاران ارائه شد. دانلود پروژه پاکت بندی بهینه هسته ترانسفورماتور با استفاده از الگوریتم هوشمند گرگ خاکستری GWO
- الگوریتم چرخه آب (Water Cycle Algorithm | WCA) که از چرخه آب در طبیعت الهام گرفته است. این الگوریتم با استفاده از مکانیزم هایی مانند تبخیر، بارش، جریان سطحی و زیرزمینی، جمعیتی از راه حل ها را به سمت بهینه سراسری می رساند. این الگوریتم در سال 2012 توسط اشکانی و همکاران ارائه شد.
- الگوریتم بهینهسازی شیر (Lion Optimization Algorithm) LOA: که از رفتار شیرها در شکار، تقسیمبندی قلمرو و تولید مثل الهام گرفتهاست. این الگوریتم در سال 2016 توسط محمدرضا بخشی و همکارانش ارائه شدهاست. این الگوریتم شامل چهار مرحله اصلی است: تقسیمبندی شیرها به گروههای نر و ماده، شکار طعمه توسط گروههای ماده، تولید مثل شیرها و تغییر قلمرو شیرها. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته با توابع هدف مختلف قابل استفاده است.
- الگوریتم بهینهسازی سیاهچاله (Black Hole Optimization) که از فیزیک سیاهچالهها و جاذبهشان برای جسمهای دیگر الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی چندمُدی و تابعهای محدب مناسب است.
- الگوریتم بهینهسازی کلاغ (Crow Search Algorithm) که از رفتار کلاغها در جستجوی غذا و انتقال اطلاعات در گروه الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته مناسب است. دانلود الگوریتم جستجوی کلاغ ها با متلب
- الگوریتم بهینهسازی میگو (Shrimp Optimization Algorithm) که از رفتار میگوها در جستجوی غذا و تغییر مکان در محیط آبی الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیچیده و غیرخطی کارآمد است.
- الگوریتم بهینهسازی مار (Snake Optimization Algorithm) که از رفتار مارها در جستجوی غذا و انعطافپذیری بدنشان الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی چندمُدی و تابعهای غیرمحدب قابل استفاده است.
- الگوریتم بهینهسازی گلها (Flower Pollination Algorithm) که از رفتار گلها و حشرات در فرآیند گردهافشانی الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته مناسب است. معرفی و دانلود الگوریتم گرده افشانی گل ها FPA
- الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo Search Algorithm) یا جستجوی کوکو، یک الگوریتم بهینهسازی است که در سال ۲۰۰۹ توسط زین-شی یانگ و سوآش دب ارائه شده است. این الگوریتم الهام گرفته از رفتار انگلی نوعی فاخته است که در آشیانه ی پرندگانی از گونه های دیگر (پرندگان میزبان) تخم گذاری می کند.. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی چندمُدی و تابعهای محدب کارآمد است. دانلود پروژه بهینه سازی زمانبندی در شبکه های گرید محاسباتی با استفاده از الگوریتم فاخته
- الگوریتم بهینهسازی خفاش (Bat Algorithm) که از رفتار خفاشها در جستجوی غذا و ارتباط با صدا الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته قابل استفاده است.
- الگوریتم ازدحام مرغ ها (Chicken Swarm Optimization) CSO: به الگوریتم ازدحام جوجه ها نیز شناخته میشود. که از رفتار گلهای مرغها در جستجوی غذا و رهبری توسط خروس الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته مناسب است.
- الگوریتم بهینهسازی گله کبوتر (Pigeon-Inspired Optimization) PIO: که از رفتار کبوترها در جستجوی غذا و مسیریابی با استفاده از میدان مغناطیسی زمین الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته کارآمد است.
- الگوریتم بهینهسازی مگس ها (Fly Optimization Algorithm) FOA: که از رفتار مگسها در جستجوی غذا و انتقال اطلاعات در گروه الهام گرفتهاست. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته قابل استفاده است.
- الگوریتم ترکیبی جهش قورباغه (Shuffled Frog Leaping Algorithm) SFLA: الگوریتم جهش قورباغه یا SFLA یک الگوریتم بهینهسازی فراابتکاری است که از رفتار اجتماعی قورباغهها در جستجوی غذا و همکاری در گروه الهام گرفتهاست. این الگوریتم شامل دو مرحله اصلی است: مرحله جهش و مرحله مخلوط کردن. در مرحله جهش، قورباغهها به چند دسته تقسیم میشوند و هر دسته به صورت محلی در اطراف قورباغه بهترین خود جستجو میکند. در مرحله مخلوط کردن، قورباغهها بر اساس شایستگی خود مرتب میشوند و دستهها به روزرسانی میشوند. این فرآیند تا رسیدن به شرط توقف ادامه مییابد. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته با توابع هدف مختلف قابل استفاده است.
- الگوریتم ازدحام گربه ها (cat swarm optimization) CSO: الگوریتم ازدحام گربهها یا CSO یک الگوریتم فراابتکاری است که از رفتار گربهها در طبیعت الهام گرفتهاست. این الگوریتم در سال 2006 توسط شو، تسای و پان ارائه شدهاست. این الگوریتم شامل دو حالت عملیاتی است: حالت ردیابی و حالت جستجو. در حالت ردیابی، گربهها به صورت تصادفی در فضای جستجو حرکت میکنند و به دنبال طعمههایی مانند موشها هستند. در حالت جستجو، گربهها به صورت محلی در اطراف بهترین جواب خود یا بهترین جواب کل گربهها جستجو میکنند. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته با توابع هدف مختلف قابل استفاده است. معرفی و دانلود الگوریتم ازدحام گربه ها با متلب
- الگوریتم بهینه سازی پروانه (BOA): یک الگوریتم فراابتکاری است که از رفتار پروانهها در جستجوی غذا و تطبیق با محیط الهام گرفتهاست. این الگوریتم شامل دو مرحله اصلی است: مرحله پرواز و مرحله تطبیق. در مرحله پرواز، پروانهها به صورت تصادفی در فضای جستجو حرکت میکنند و به دنبال بهترین جواب ممکن هستند. در مرحله تطبیق، پروانهها بر اساس شایستگی خود مرتب میشوند و برخی از آنها با یکدیگر ترکیب میشوند تا جوابهای جدید تولید کنند. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته با توابع هدف مختلف قابل استفاده است.
- الگوریتم بهینهسازی نهنگ (Whale Optimization Algorithm): یک روش جدید برای حل مسائل بهینهسازی است که از رفتار نهنگهای گوژپشت در شکار طعمه الهام گرفتهاست. این الگوریتم در سال ۲۰۱۶ توسط سید علی جلالیان در مقاله The Whale Optimization Algorithm ارائه شدهاست. این الگوریتم دو فاز اصلی دارد: فاز اکتشاف و فاز استخراج. در فاز اکتشاف، نهنگها به صورت تصادفی در فضای جستجو حرکت میکنند و به دنبال بهترین جواب ممکن هستند. در فاز استخراج، نهنگها به صورت محلی در اطراف بهترین جواب کنونی جستجو میکنند و از دو روش محاصره انقباضی و مارپیچی برای بهبود جواب استفاده میکنند. این الگوریتم برای حل مسائل بهینهسازی پیوسته و گسسته با توابع هدف مختلف قابل استفاده است.
این تنها بخشی از الگوریتم های جستجوی هوشمند است که در اینجا معرفی کردیم.