آموزش برازش منحنی با الگوریتم فراابتکاری در متلب

برازش منحنی از موضوعات متدوال مورد نیاز مهندسین و محققین است به طوریکه در بسیار از تحقیقات و مقالات محقق نیاز دارد تا مجموعه متغیرهای (پارامتر) یک رابطه را در بازه‎های مشخص به گونه ای مشخص کند تا رابطه‎ی مورد نظر بر مجموعه داده های منطبق شود. برازش منحنی با الگوریتم های بهینه سازی از جمله روش های پرکاربرد و نوین در حوزه ی برازش منحنی است که با توجه به قدرت بالای الگوریتم های فراابتکاری یا متاهیوریستیک عموما در زمان کمی قادر است به جواب مطلوبی برسد.

برازش منحنی Curve fitting

برازش منحنی یا Curve fitting به منظور عبور معادله خطوط و منحنی های خاص از مجموعه نقاطی که محقق مدنظر دارد استفاده می شود. مجموعه نقاط عموما مجموعه داده های آزمایشگاهی و یا تئوری هستند که کاربر نیاز دارد تا بهترین معادله ممکن را بر آن فیت کند. این معادله الزاما از تمام مجموعه داده ها عبور نمیکند ولی هدف برازش منحنی آن است که بهترین پاسخ را برای این منظور به دست آورد.

برازش منحنی، سطح و حجم با الگوریتم‎ بهینه سازی

با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی میتوان یک منحنی و یا سطح و یا یک حجم را که دارای فرم معادله ی مشخصی است به دست آورد به گونه ای کمترین خطا را با مجموعه داده  های محقق داشته باشد. تعیین نوع و فرم معادله وابسته به تحقیق مورد نظر است و با افزایش ابعاد مساله و تعداد پارامترهای مطلوب پیچیدگی های مساله افزایش می یابد. افزودن تکرار روند الگوریتم بهینه سازی در مساله های پیچیده تر میتواند به مساله را به سمت پاسخ مناسبتر هدایت کند.

با توجه به کاربرد بی رقیب نرم افزار متلب در حوزه های مختلف مهندسی، در این آموزش نحوه ی تنظیم و الگوریتم فراابتکاری را برای منظور استفاده در مساله برازش منحنی در نرم افزار متلب مورد بررسی قرار می دهیم.

پیشنیازهای آموزش

• آشنایی با الگوریتم های فراابتکاری
• آشنایی با نرم افزار متلب و اصول برنامه نویسی
• شناخت کامل مساله مورد تحلیل

آنچه در این آموزشی می آموزید

• آموزش برازش منحنی در متلب
• آموزش برازش منحنی با الگوریتم فراابتکاری ازدحام ذرات PSO
• آموزش تعمیم مساله و استفاده از سایر الگوریتم های بهینه سازی و فراابتکاری
• آموزش خواندن داده ها از فایل در نرم افزار متلب
• ترسیم نمودار به منظور مقایسه منحنی به دست آمده با مجموعه داده های پیشین

تصاویر آموزش