هوش مصنوعی و سیستم های خبره - الگوریتم تپه نوردی скачать в хорошем качестве

هوش مصنوعی و سیستم های خبره - الگوریتم تپه نوردی

دوره هوش مصنوعی و سیستم های خبره کانال کامپیار:    • هوش مصنوعی و سیستم های خبره - معرفی و آشنا...   در این ویدیو از دوره هوش مصنوعی و سیستم‌های خبره، به معرفی الگوریتم تپه‌نوردی (Hill Climbing) به عنوان یکی از جستجوهای محلی می‌پردازیم. ابتدا مفهوم جستجوی محلی (Local Search) و جستجوی غیرکلاسیک را توضیح می‌دهیم و سپس کاربردهای آن را در بهینه‌سازی بررسی می‌کنیم. در ادامه، مفاهیم بیشینه محلی (Local Maximum) و بیشینه سراسری (Global Maximum) را بیان کرده و چالش‌های الگوریتم تپه‌نوردی را تحلیل می‌کنیم. سپس، انواع الگوریتم‌های تپه‌نوردی را معرفی کرده و به بررسی آن‌ها می‌پردازیم: ✅ تپه‌نوردی ساده (Simple Hill Climbing) ✅ تپه‌نوردی تصادفی (Stochastic Hill Climbing) ✅ تپه‌نوردی انتخاب اول (First-Choice Hill Climbing) ✅ تپه‌نوردی با شروع از حالات مختلف (Random Restart Hill Climbing) در بخش عملی، اجرای الگوریتم‌های تپه‌نوردی روی یک گراف نمونه را بررسی کرده و مزایا و معایب هر روش را تحلیل می‌کنیم. در پایان، مقایسه‌ای بین جستجوهای محلی و روش‌های کلاسیک انجام داده و توضیح می‌دهیم که چگونه الگوریتم‌های تپه‌نوردی در بهینه‌سازی مسائل پیچیده هوش مصنوعی دانشگاهالگوریتم‌های جستجوی محلی به کار می‌روند.