人工智能搜索方法组合问题与蚁群优化算法视频教程

欢迎学习《人工智能搜索方法组合问题与蚁群优化算法视频教程》课程，我们将学习人工智能搜索方法：优化、精确算法、启发式和元启发式。

MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz
语言：英语 | 大小：2.12 GB | 时长：4h 57m

您将学到什么

制定组合优化问题
解决组合优化问题
开发和使用蚁群优化
解决旅行商问题

要求

Matlab 中的基本编码技能

课程介绍

搜索方法和启发式方法是最基本的人工智能技术。其中最著名的一项是蚁群优化，它允许人类解决历史上一些最具挑战性的问题。本课程将带您了解此算法的详细信息。本课程有助于学习以下概念：

第1部分：

1. 主要组成部分

2. 制定组合优化问题

3.组合优化问题的难度

4.状态空间树

5.搜索空间

6. 旅行商问题 (TSP)

第2部分：

1. 确切的方法

2. 启发式方法

3. 蛮力（穷举）算法解决组合问题

4. 分支定界算法解决组合问题

5. 解决旅行商问题的最近邻

第 3 部分：

1. 蚁群优化（ACO）的启示

2. 蚁群优化的数学模型

3. 蚁群优化的实现

4. 蚁群优化的性能测试与分析

5. 调整蚁群优化的参数

蚁群优化将是主要算法，这是一种可以轻松应用于不同应用的搜索方法，包括机器学习、数据科学、神经网络和深度学习。

部分评论如下：

范说：“Seyedali博士的又一精彩课程，我真的很感激！我也期待ACO更多的应用和例子。”

Ashish 说：“这门课程明确了我对 MATLAB 的蚁群优化以及如何应用于我们的问题的概念。非常感谢先生，设计了这么有用的课程”

本课程适用于：
任何想学习组合优化和离散数学的
人 任何想了解不同组合优化算法的
人 任何想了解和实施蚁群优化的
人 任何想解决旅行商问题的人