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
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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
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?
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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。
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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。
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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:
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优化的历史:探索优化技术及其应用的演变。
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优化问题:了解不同类型的优化问题及其挑战。
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单目标优化算法:学习解决专注于单一目标的问题。
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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。
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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:
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全面的课程:涵盖理论概念和实际应用。
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互动学习:编码视频、测验和练习来练习和巩固您的知识。
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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:
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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。”
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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!”
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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。”
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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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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
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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