اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی و سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
• 2. آشنایی با مسائل کلاسیک بهینه‌سازی در حمل و نقل (TSP, VRP, TTP)
• 3. مروری بر ریاضیات مورد نیاز: جبر خطی، آمار و احتمالات
• 4. مبانی نظریه پیچیدگی الگوریتم‌ها و تحلیل O-بزرگ
• 5. الگوریتم‌های پایه و ساختارهای داده (آرایه، لیست پیوندی، گراف)
• 6. محیط توسعه: کامپایلرها، دیباگرها و سیستم‌های کنترل نسخه (Git)
• 7. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC) و کاربردهای آن
• 8. معماری کامپیوتر مدرن: CPU، حافظه نهان (Cache) و گلوگاه فون نویمان
• 9. مفاهیم اساسی موازی‌سازی: Task Parallelism و Data Parallelism
• 10. قانون امدال (Amdahl's Law) و ارزیابی پتانسیل افزایش سرعت
• 11. قانون گوستافسون (Gustafson's Law) و مقیاس‌پذیری
• 12. الگوریتم‌های بهینه‌سازی دقیق: برنامه‌ریزی خطی و عدد صحیح
• 13. محدودیت‌های روش‌های دقیق برای مسائل حمل و نقل بزرگ‌مقیاس
• 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های فراابتکاری (Metaheuristics)
• 15. الگوریتم ژنتیک (GA): مفاهیم و اصول
• 16. پیاده‌سازی عملگرهای الگوریتم ژنتیک: انتخاب، تقاطع و جهش
• 17. الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing - SA)
• 18. الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization - PSO)
• 19. الگوریتم کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization - ACO)
• 20. الگوریتم جستجوی ممنوعه (Tabu Search)
• 21. مدل‌سازی مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) برای الگوریتم‌های فراابتکاری
• 22. مدل‌سازی مسئله مسیریابی وسایل نقلیه (VRP)
• 23. معیارهای ارزیابی کیفیت الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 24. تحلیل و شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی (Bottlenecks)
• 25. پروفایلینگ کد: ابزارهای gprof و Valgrind
• 26. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد تک‌رشته‌ای (Single-Thread)
• 27. بهینه‌سازی حافظه و کاهش Cache Miss
• 28. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه اشتراکی و حافظه توزیع‌شده
• 29. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی چندنخی با OpenMP
• 30. دستورات پایه‌ای OpenMP: parallel, for, sections
• 31. متغیرهای خصوصی و اشتراکی در OpenMP
• 32. همگام‌سازی نخ‌ها در OpenMP: critical, atomic, barrier
• 33. کاهش (Reduction) در OpenMP
• 34. مقدمه‌ای بر رابط تبادل پیام (MPI)
• 35. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI: Send و Recv
• 36. ارتباطات گروهی (Collective) در MPI: Broadcast, Scatter, Gather
• 37. موازی‌سازی داده‌ها با MPI
• 38. استراتژی‌های عمومی برای موازی‌سازی الگوریتم‌های فراابتکاری
• 39. مدل موازی‌سازی استاد-کارگر (Master-Worker)
• 40. مدل موازی‌سازی جزیره‌ای (Island Model)
• 41. موازی‌سازی ارزیابی تابع برازش (Fitness Function Evaluation)
• 42. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک موازی با OpenMP
• 43. تحلیل عملکرد و مقیاس‌پذیری GA مبتنی بر OpenMP
• 44. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک موازی با MPI (مدل Master-Worker)
• 45. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک موازی با MPI (مدل جزیره‌ای)
• 46. ارتباط و تبادل داده بین جزایر در مدل MPI
• 47. پیاده‌سازی الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده موازی
• 48. پیاده‌سازی الگوریتم PSO موازی با OpenMP
• 49. پیاده‌سازی الگوریتم PSO موازی با MPI
• 50. موازی‌سازی الگوریتم کلونی مورچگان: چالش‌ها و راهکارها
• 51. مقدمه‌ای بر معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 52. محاسبات عمومی روی GPU (GPGPU): CUDA و OpenCL
• 53. مدل برنامه‌نویسی CUDA: کرنل، نخ، بلوک و گرید
• 54. سلسله مراتب حافظه در CUDA: Global, Shared, Constant
• 55. اولین برنامه CUDA: جمع دو بردار روی GPU
• 56. انتقال داده بین میزبان (CPU) و دستگاه (GPU)
• 57. بهینه‌سازی انتقال داده و مفهوم Pinned Memory
• 58. استفاده از حافظه اشتراکی (Shared Memory) برای افزایش سرعت
• 59. همگام‌سازی نخ‌ها در یک بلوک (Block-level Synchronization)
• 60. الگوهای کاهش موازی (Parallel Reduction) روی GPU
• 61. شتاب‌دهی ارزیابی تابع برازش با استفاده از CUDA
• 62. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک روی GPU: تخصیص نخ‌ها به افراد
• 63. پیاده‌سازی عملگر تقاطع و جهش در کرنل‌های CUDA
• 64. چالش‌های پیاده‌سازی عملگر انتخاب (Selection) روی GPU
• 65. مطالعه موردی: شتاب‌دهی حل مسئله TSP با GA روی GPU
• 66. پیاده‌سازی الگوریتم PSO روی GPU
• 67. تخصیص نخ‌ها به ذرات در PSO مبتنی بر CUDA
• 68. بهینه‌سازی ارتباطات بین ذرات روی GPU
• 69. مطالعه موردی: شتاب‌دهی حل مسئله VRP با PSO روی GPU
• 70. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-Objective)
• 71. چالش‌های موازی‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی چندهدفه
• 72. مفاهیم پیشرفته CUDA: استریم‌ها (Streams) برای هم‌پوشانی محاسبات و انتقال داده
• 73. مفاهیم پیشرفته CUDA: موازی‌سازی پویا (Dynamic Parallelism)
• 74. کتابخانه‌های شتاب‌دهی شده با GPU: Thrust و cuBLAS
• 75. مدل‌های برنامه‌نویسی ترکیبی (Hybrid): MPI + OpenMP
• 76. طراحی الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای معماری‌های ترکیبی
• 77. مدل‌های برنامه‌نویسی ترکیبی: MPI + CUDA
• 78. توزیع وظایف بین چندین گره مجهز به GPU
• 79. بهینه‌سازی ورودی/خروجی (I/O) برای مسائل با داده‌های عظیم
• 80. کار با فایل‌های بزرگ و فرمت‌های داده‌ای بهینه (HDF5, Parquet)
• 81. تکنیک‌های تولید اعداد تصادفی در محیط موازی (CPU و GPU)
• 82. دیباگ کردن و پروفایلینگ کدهای موازی (MPI و CUDA)
• 83. استفاده از NVIDIA Nsight برای تحلیل کدهای CUDA
• 84. مصورسازی نتایج بهینه‌سازی در مسائل حمل و نقل
• 85. مطالعه موردی: بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی به‌صورت real-time
• 86. پیاده‌سازی یک شبیه‌ساز ترافیک ساده
• 87. ادغام شبیه‌ساز ترافیک با الگوریتم بهینه‌سازی موازی
• 88. مطالعه موردی: بهینه‌سازی لجستیک و مدیریت ناوگان در مقیاس بزرگ
• 89. چالش‌های داده‌های بزرگ (Big Data) در بهینه‌سازی حمل و نقل
• 90. استفاده از پلتفرم‌های محاسبات ابری (AWS, Azure) برای HPC
• 91. اجرای کدهای MPI و CUDA روی سرویس‌های ابری
• 92. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای کمک به بهینه‌سازی
• 93. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مسائل مسیریابی پویا
• 94. ترکیب الگوریتم‌های فراابتکاری با مدل‌های یادگیری ماشین
• 95. اخلاق در بهینه‌سازی: عدالت و کارایی در سیستم‌های حمل و نقل
• 96. روندهای آینده در HPC و بهینه‌سازی
• 97. جمع‌بندی نهایی و مرور مفاهیم کلیدی دوره
• 98. تعریف و اجرای پروژه نهایی: حل یک مسئله حمل و نقل پیچیده با تکنیک‌های HPC
• 99. **یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل**
• 100. **بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-Objective Optimization) و الگوریتم‌های تکاملی برای مسائل حمل و نقل پیچیده**