MATLAB es un programa informático que se utiliza para crear modelos matemáticos y ejecutarlos para obtener información. Se puede usar para múltiples propósitos, pero generalmente se enfoca en campos científicos y de ingeniería.
MATLAB ayuda principalmente a ingenieros y científicos analizando cosas como datos, señales o imágenes con el fin de obtener más información sobre esos objetos.
El siguiente curso de Udemy es un videotutorial sobre PSO y su implementación en MATLAB desde cero.
Aprenderás:
- Comprender qué es la optimización de enjambre de partículas (PSO) y cómo funciona
- Implemente PSO en MATLAB desde cero
- Mejorar el PSO usando Coeficientes de Constricción
- Resolver problemas de optimización usando PSO
Particle Swarm Optimization (PSO) es un algoritmo de optimización inteligente basado en Swarm Intelligence. Se basa en un modelo matemático simple, desarrollado por Kennedy y Eberhart en 1995, para describir el comportamiento social de aves y peces.
El modelo se basa principalmente en los principios básicos de la autoorganización que se utiliza para describir la dinámica de los sistemas complejos.
PSO utiliza un modelo muy simplificado de comportamiento social para resolver los problemas de optimización, en un marco cooperativo e inteligente. PSO es una de las metaheurísticas más útiles y famosas y se aplica con éxito a varios problemas de optimización.
En este tutorial de vídeo, se analiza en detalle la implementación de Particle Swarm Optimization (PSO) en MATLAB. En la primera parte, se revisan brevemente los fundamentos teóricos de la OSP.
A continuación, PSO se implementa línea por línea y desde cero, y cada línea de código se describe en detalle. El instructor de este curso es el Dr. S. Mostapha Kalami Heris , Doctor en Ingeniería de Control y Sistemas y miembro del Equipo Yarpiz.
Después de ver este video tutorial, podrá saber qué es PSO, cómo funciona y cómo puede usarlo para resolver sus propios problemas de optimización.
Además, aprenderá cómo implementar PSO en el lenguaje de programación MATLAB. Si está familiarizado con otros lenguajes de programación, es fácil traducir el código de MATLAB y reescribir el código PSO en esos lenguajes.
Los temas del curso son:
- Introducción
- Fundamentos teóricos de PSO
- Implementación de PSO en MATLAB
- Mejorando código
Antes de tomar el curso es importante que conozcas:
Cursos Gratuitos
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- Contenido de vídeo en línea
- Certificado de finalización
- Preguntas y respuestas de los instructores
- Mensaje directo para el instructor
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