اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی الگوریتم‌های جستجوی محلی با عملکرد بالا: از پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی الگوریتم‌های جستجوی محلی با عملکرد بالا: از پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: الگوریتم‌های جستجوی محلی و بهینه‌سازی

موضوع میانی: الگوریتم‌های جستجوی محلی hautes performance (High-Performance Local Search)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تعریف جستجوی محلی و نقش آن در بهینه‌سازی ترکیبی
• 2. تفاوت جستجوی محلی، جستجوی سراسری و متاورایی
• 3. نمایش راه‌حل‌ها و ساختار داده‌های مناسب برای جستجوی محلی
• 4. همسایه‌سازی: تعریف همسایه وطراحی عملگرهای همسایه‌سازی
• 5. عملگرهای تعویض (swap) و применение آن در problèmes combinatoires
• 6. عملگرهای انتقال (insert) و حذف‑افزودن
• 7. عملگرهای معکوس (reverse) و применение در مسیرها
• 8. عملگرهای 2-opt و 3-opt برای مشکل مسافر commis
• 9. عملگرهای k-opt و تعمیم آن‌ها
• 10. الگوریتم爬山 (Hill Climbing) : principه و پیاده‌سازی
• 11. варианты Hill Climbing: steepest-ascent, first-choice, random-restart
• 12. الگوریتم تمییز (Simulated Annealing) و برنامه ठंडה
• 13. تنظیم parámetroهای Simulated Annealing: دمای اولیه، ضریب خنک‌سازی
• 14. الگوریتم جستجوی ممنوعه (Tabu Search): لیست ممنوعه و آستانه
• 15. استراتژی‌های به‌روزرسانی لیست ممنوعه و mécanisme aspiration
• 16. الگوریتم جستجوی تکراری عمیق (Iterative Deepening A*) در فضاهای محلی
• 17. الگوریتم جستجوی beam و تنظیم عرض beam
• 18. الگوریتم genetیکی ترکیبی با عملگرهای جستجوی محلی (Memetic Algorithms)
• 19. ترکیب جستجوی محلی با الگوریتم‌های تکاملی: استراتژی‌های تهیбриди
• 20. الگوریتم colony چانه‌زنی (Ant Colony Optimization) و بهبود محلی
• 21. الگوریتم جرмуه (Particle Swarm Optimization) و operators محلی
• 22. استخراج ویژگی‌های paysage fitness و تحلیل Landschaft
• 23. تحلیل پیچیدگی زمانی عملگرهای همسایه‌سازی
• 24. بهینه‌سازی پارامترها با روش‌های تست حساسی (Parameter Tuning)
• 25. استفاده از متدולוגی Design of Experiments (DOE) برای تنظیم الگوریتم
• 26. تست عملکرد روی معیارهای استاندارد: TSPLIB, QAPLIB, CSPLIB
• 27. ارزیابی پایداری و تقارب算法 به moyen运行
• 28. معیارهای کیفیت: gap به optimum، توزیع نتایج، زمان حل
• 29. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش فضای جستجو
• 30. کاهش بعد با تکنیک‌های clustering و aggregation
• 31. استفاده از ساختارهای دادهٔ پیشرفته:堆, hash tables, tries برای جستجوی همسایه
• 32. بهینه‌سازی حافظه و کش برای算法‌های جستجوی محلی در C++
• 33. parallelizing local search: multi‑threaded و GPU implementations
• 34. استفاده از OpenMP و MPI برای مقیاس‌پذیری
• 35. به‌کارگیری الگوریتم‌های جستجوی محلی در محیط‌های cloud
• 36. طراحی فریم‌ورک عمومی جستجوی محلی (مثلاً در框架如 LocalSearchLib)
• 37. تست واحد و تست regression برای کد جستجوی محلی
• 38. عیب‌یابی و profiling با ابزارهای perf, valgrind, gprof
• 39. بهینه‌سازی کامپایلر: flag‌های -O3, -march=native, vectorization
• 40. استفاده از intrinsic‌های SIMD برای تسریع عملگرهای همسایه
• 41. تولید همسایه‌های تصادفی موثر با generators پیشرفته
• 42. استراتژی‌های逃局部 óptima: perturbasi و kicks
• 43. الگوریتم hybridizing local search with exact methods (branch and bound)
• 44. استفاده از cut و relaxation در فریمورک branch-and-cut-local
• 45. به‌کارگیری heuristics پایانی برای تایید بهینگی راه‌حل
• 46. ایجاد نمونه‌های تست تصادفی و معیارهای benchmarking
• 47. تحلیل Esperiencia de运行 بر روی معماری‌های مختلف (Intel, AMD, ARM)
• 48. پایش انرژی و harma برای算法‌های جستجوی محلی در سیستم‌های嵌入ه
• 49. به‌کارگیری در صنایع: لوじستیک، برنامه‌ریزی üretن، طراحی مدار
• 50. مطالعه مورد: بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل با JSSP
• 51. مطالعه مورد: تخصیص منابع در مرکز داده
• 52. مطالعه مورد: طراحی مدار VLSI با بهینه‌سازی置放
• 53. مطالعه مورد: sintetز پروتئین و پیش‌بینی ساختار
• 54. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بهترین عملگر همسایه
• 55. یادگیری تقویتی برای انتخاب دینامیک عملگرها
• 56. استخراج قوانین از داده‌های اجرا (online learning)
• 57. به‌کارگیری ميتالدل‌های Bayesian Optimization برای پارامترها
• 58. ترکیب جستجوی محلی با مدل‌هایSurrogate (Kriging, RBF)
• 59. استراتژی‌های مقابله با عدم قطعیت و noise در تابع هدف
• 60. به‌کارگیری در problemas dinâmیک: تغییرات زمان‌محور هدف
• 61. به‌روزرسانی حل‌حل در زمان واقعی (online local search)
• 62. استفاده از جستجوی محلی در آموزش ماشین تقویتی (RL)
• 63. به‌کارگیری در مشاكل چندهدفه: Pareto-local search
• 64. توسعه arc‑weighted و scalarization برای multi‑objective
• 65. به‌کارگیری در شبکه‌های عصبی: pruning و quantization با جستجوی محلی
• 66. بهینه‌سازی هايپرپارامترهای مدل‌های deep learning با LS
• 67. به‌کارگیری در طراحی آزمایشات و بهینه‌سازی فرآیندهای شیمیایی
• 68. به‌کارگیری در برنامه‌ریزی پروژه و تخصیص منابع (PERT/CPM)
• 69. بررسی أحدث پژوهش‌ها و روندهای آینده در算법‌های جستجوی محلی
• 70. پروژه capstone: پیاده‌سازی یک solver محلی کامل برای مشکل انتخاب‌شده