دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های زنجیره تامین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های زنجیره تامین

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زنجیره تامین
• 2. مقدمه ای بر بهینه‌سازی
• 3. مفاهیم اساسی الگوریتم
• 4. آنالیز پیچیدگی الگوریتم
• 5. نمادگذاری Big O، Big Omega، Big Theta
• 6. تحلیل پیچیدگی زمانی
• 7. تحلیل پیچیدگی فضایی
• 8. الگوریتم‌های مرتب‌سازی مقدماتی
• 9. مرتب‌سازی حبابی، درج، انتخابی
• 10. مرتب‌سازی ادغامی
• 11. مرتب‌سازی سریع
• 12. مرتب‌سازی هیپ
• 13. الگوریتم‌های جستجو
• 14. جستجوی خطی
• 15. جستجوی دودویی
• 16. ساختارهای داده مقدماتی
• 17. آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی
• 18. پشته‌ها و صف‌ها
• 19. درخت‌ها
• 20. درخت‌های جستجوی دودویی
• 21. درخت‌های متوازن (AVL، Red-Black)
• 22. هرم‌ها (Heaps)
• 23. گراف‌ها
• 24. مفاهیم گراف (راس، یال، مسیر)
• 25. نمایش گراف (ماتریس مجاورت، لیست مجاورت)
• 26. الگوریتم‌های پیمایش گراف (BFS، DFS)
• 27. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
• 28. معماری کامپیوتر برای HPC
• 29. پردازنده‌های موازی و هسته‌ها
• 30. حافظه و سطوح کش
• 31. شبکه‌های ارتباطی در HPC
• 32. موازی‌سازی چیست؟
• 33. انواع موازی‌سازی (داده‌ای، کنترلی)
• 34. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 35. مدل پیام‌رسانی (MPI)
• 36. مدل حافظه مشترک (OpenMP)
• 37. تکنیک‌های برنامه‌نویسی موازی
• 38. تقسیم کار (Task Decomposition)
• 39. تقسیم داده (Data Decomposition)
• 40. همگام‌سازی در برنامه‌نویسی موازی
• 41. قفل‌ها و سمانفورها
• 42. حالات رقابتی (Race Conditions)
• 43. بن‌بست (Deadlocks)
• 44. مقدمه ای بر بهینه‌سازی در زنجیره تامین
• 45. مسائل کلیدی در زنجیره تامین
• 46. مدل‌سازی مسائل زنجیره تامین
• 47. نمونه‌سازی با استفاده از توابع ریاضی
• 48. مقدمه ای بر برنامه‌نویسی خطی (Linear Programming)
• 49. متغیرهای تصمیم
• 50. توابع هدف
• 51. قیدها
• 52. مثال‌های ساده LP در زنجیره تامین
• 53. الگوریتم سیمپلکس (Simplex Algorithm)
• 54. الگوریتم‌های حل LP (کابوس، درونی)
• 55. برنامه‌نویسی عدد صحیح (Integer Programming)
• 56. انواع IP (Binary, Mixed-Integer)
• 57. حل مسائل IP
• 58. برنامه‌نویسی غیرخطی (Nonlinear Programming)
• 59. مقدمه ای بر بهینه‌سازی ترکیبی (Combinatorial Optimization)
• 60. مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP)
• 61. مسئله مسیریابی وسایل نقلیه (VRP)
• 62. مسئله زمان‌بندی (Scheduling)
• 63. مفاهیم الگوریتم‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
• 64. تعریف الگوریتم تقریبی
• 65. حد تقریب (Approximation Ratio)
• 66. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
• 67. کاربرد الگوریتم‌های حریصانه در زنجیره تامین
• 68. الگوریتم‌های جستجوی اکتشافی (Heuristic Search Algorithms)
• 69. جستجوی محلی (Local Search)
• 70. روش‌های شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
• 71. الگوریتم‌های کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
• 72. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)
• 73. مقدمه ای بر HPC برای بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 74. ارتباط بین HPC و بهینه‌سازی
• 75. چرا HPC برای بهینه‌سازی زنجیره تامین ضروری است؟
• 76. مقیاس‌پذیری (Scalability) در مسائل بهینه‌سازی
• 77. موازی‌سازی مسائل LP/IP
• 78. موازی‌سازی الگوریتم‌های جستجوی اکتشافی
• 79. استفاده از MPI برای حل مسائل توزیع شده
• 80. استفاده از OpenMP برای موازی‌سازی داخلی
• 81. تکنیک‌های پیشرفته موازی‌سازی
• 82. مدل‌سازی توزیع شده در زنجیره تامین
• 83. بهینه‌سازی در زمان واقعی (Real-time Optimization)
• 84. پردازش داده‌های بزرگ (Big Data) در زنجیره تامین
• 85. یادگیری ماشین (Machine Learning) در بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 86. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) برای پیش‌بینی تقاضا
• 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای تصمیم‌گیری پویا
• 88. تحلیل عملکرد (Performance Analysis) الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 89. اندازه‌گیری زمان اجرا
• 90. اندازه‌گیری استفاده از حافظه
• 91. شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
• 92. ابزارها و تکنیک‌های پروفایلینگ (Profiling)
• 93. بهینه‌سازی کدهای موازی
• 94. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش وابستگی داده
• 95. کاهش ارتباطات شبکه
• 96. بهینه‌سازی تخصیص منابع
• 97. پلتفرم‌های HPC (ابر، خوشه‌ها)
• 98. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
• 99. مقدمه ای بر بهینه‌سازی شبکه‌های پیچیده زنجیره تامین
• 100. بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-objective Optimization)