دوره زمان‌بندی پیشرفته با الگوریتم ژنتیک و مدیریت محدودیت‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زمان‌بندی پیشرفته با الگوریتم ژنتیک و مدیریت محدودیت‌ها

موضوع کلی: بهینه‌سازی ترکیبی و الگوریتم‌های فراابتکاری

موضوع میانی: الگوریتم‌های ژنتیک و کاربردهای آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زمان‌بندی و بهینه‌سازی
• 2. الگوریتم‌های ژنتیک: اصول و مبانی
• 3. نمایش مسئله زمان‌بندی برای الگوریتم ژنتیک
• 4. تابع ارزیابی در زمان‌بندی
• 5. محدودیت‌ها در مسائل زمان‌بندی
• 6. روش‌های مدیریت محدودیت‌ها در الگوریتم ژنتیک
• 7. جریمه‌محور (Penalty Function)
• 8. روش ترمیم (Repair Method)
• 9. روش‌های مبتنی بر امکان‌پذیری (Feasibility-Based Methods)
• 10. الگوریتم ژنتیک چندهدفه برای زمان‌بندی
• 11. بهینه‌سازی چندهدفه در زمان‌بندی
• 12. مقدمه‌ای بر زمان‌بندی کارها در محیط‌های تولیدی
• 13. زمان‌بندی جریان کار (Flow Shop Scheduling)
• 14. زمان‌بندی کارگاه شغلی (Job Shop Scheduling)
• 15. زمان‌بندی با در نظر گرفتن محدودیت‌های منابع
• 16. زمان‌بندی با در نظر گرفتن زمان‌های آماده‌سازی
• 17. زمان‌بندی و مدیریت موجودی
• 18. اولویت‌بندی کارها در زمان‌بندی
• 19. استراتژی‌های انتخاب در الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی
• 20. عملگرهای ژنتیکی: تقاطع و جهش در زمان‌بندی
• 21. پارامترهای الگوریتم ژنتیک و تنظیم آن‌ها
• 22. بهبود الگوریتم ژنتیک با استفاده از الگوریتم‌های محلی
• 23. الگوریتم جستجوی همسایگی (Neighborhood Search)
• 24. الگوریتم شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
• 25. الگوریتم بهینه‌سازی کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
• 26. ترکیب الگوریتم ژنتیک با الگوریتم‌های دیگر
• 27. کاربردهای الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی حمل و نقل
• 28. زمان‌بندی وسایل نقلیه (Vehicle Scheduling)
• 29. مسئله فروشنده دوره‌گرد (Traveling Salesman Problem) و الگوریتم ژنتیک
• 30. زمان‌بندی پرسنل
• 31. زمان‌بندی در بیمارستان‌ها
• 32. زمان‌بندی در مراکز تماس
• 33. زمان‌بندی در سیستم‌های توزیع برق
• 34. زمان‌بندی در شبکه‌های کامپیوتری
• 35. زمان‌بندی در سیستم‌های ابری
• 36. بهینه‌سازی زمان‌بندی با در نظر گرفتن عدم قطعیت
• 37. زمان‌بندی پویا (Dynamic Scheduling)
• 38. زمان‌بندی واکنش‌گرا (Reactive Scheduling)
• 39. روش‌های پیش‌بینی در زمان‌بندی پویا
• 40. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در زمان‌بندی
• 41. استفاده از داده‌کاوی برای بهبود زمان‌بندی
• 42. تحلیل حساسیت پارامترهای زمان‌بندی
• 43. مدل‌سازی ریاضی مسائل زمان‌بندی
• 44. برنامه‌ریزی خطی (Linear Programming) و زمان‌بندی
• 45. برنامه‌ریزی عدد صحیح (Integer Programming) و زمان‌بندی
• 46. روش‌های شاخه و کران (Branch and Bound) برای زمان‌بندی
• 47. روش‌های برش صفحه (Cutting Plane Methods) برای زمان‌بندی
• 48. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های زمان‌بندی
• 49. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 50. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی با زبان برنامه‌نویسی متلب
• 51. مقایسه عملکرد الگوریتم ژنتیک با سایر روش‌های زمان‌بندی
• 52. تحلیل نتایج و ارائه گزارش زمان‌بندی
• 53. کاربردهای پیشرفته الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی
• 54. الگوریتم‌های موازی ژنتیک برای زمان‌بندی
• 55. الگوریتم ژنتیک توزیع‌شده برای زمان‌بندی
• 56. زمان‌بندی مبتنی بر عامل (Agent-Based Scheduling)
• 57. الگوریتم‌های ژنتیک هیبریدی برای زمان‌بندی
• 58. بررسی موردی: زمان‌بندی در یک کارخانه تولیدی
• 59. بررسی موردی: زمان‌بندی در یک بیمارستان
• 60. بررسی موردی: زمان‌بندی در یک شرکت حمل و نقل
• 61. آینده پژوهی در زمینه الگوریتم‌های ژنتیک و زمان‌بندی