دوره بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ با الگوریتم‌های تکاملی موازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ با الگوریتم‌های تکاملی موازی

موضوع کلی: بهینه‌سازی و الگوریتم‌های تکاملی

موضوع میانی: محاسبات موازی و الگوریتم‌های فراابتکاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ
• 2. الگوریتم‌های تکاملی: اصول و مبانی
• 3. معرفی محاسبات موازی
• 4. معماری‌های موازی برای بهینه‌سازی
• 5. انتخاب الگوریتم تکاملی مناسب برای مسائل مقیاس‌بزرگ
• 6. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ
• 7. مفهوم فضای جستجو و اکتشاف آن
• 8. توابع هدف و محدودیت‌ها در بهینه‌سازی
• 9. روش‌های کدگذاری کروموزوم در الگوریتم‌های تکاملی
• 10. عملگرهای ژنتیکی: انتخاب، تقاطع و جهش
• 11. انتخاب بر اساس تناسب (Fitness Proportionate Selection)
• 12. انتخاب مبتنی بر رتبه‌بندی (Rank-Based Selection)
• 13. انتخاب مبتنی بر مسابقات (Tournament Selection)
• 14. عملگر تقاطع تک‌نقطه‌ای (Single-Point Crossover)
• 15. عملگر تقاطع چندنقطه‌ای (Multi-Point Crossover)
• 16. عملگر تقاطع یکنواخت (Uniform Crossover)
• 17. عملگر جهش بیت‌تغییر (Bit-Flip Mutation)
• 18. عملگر جهش جابه‌جایی (Swap Mutation)
• 19. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک پایه
• 20. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک
• 21. الگوریتم استراتژی تکاملی (Evolution Strategy)
• 22. الگوریتم برنامه‌ریزی تکاملی (Evolutionary Programming)
• 23. الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
• 24. الگوریتم کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
• 25. الگوریتم شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
• 26. مفهوم همگرایی در الگوریتم‌های تکاملی
• 27. معیارهای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تکاملی
• 28. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های تکاملی
• 29. موازی‌سازی الگوریتم ژنتیک: مدل‌های موازی
• 30. موازی‌سازی الگوریتم‌های تکاملی مبتنی بر جمعیت
• 31. موازی‌سازی الگوریتم‌های تکاملی مبتنی بر ارزیابی
• 32. موازی‌سازی الگوریتم‌های تکاملی مبتنی بر مدل
• 33. استفاده از MPI برای موازی‌سازی الگوریتم‌های تکاملی
• 34. استفاده از OpenMP برای موازی‌سازی الگوریتم‌های تکاملی
• 35. استفاده از CUDA برای موازی‌سازی الگوریتم‌های تکاملی
• 36. بهینه‌سازی توابع با استفاده از OpenMP
• 37. بهینه‌سازی توابع با استفاده از MPI
• 38. بهینه‌سازی توابع با استفاده از CUDA
• 39. بهینه‌سازی توابع چندهدفه با الگوریتم‌های تکاملی
• 40. مفهوم بهینه‌سازی چندهدفه
• 41. الگوریتم NSGA-II
• 42. الگوریتم MOEA/D
• 43. بررسی موارد کاربردی بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ در مهندسی
• 44. بررسی موارد کاربردی بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ در علوم کامپیوتر
• 45. بررسی موارد کاربردی بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ در اقتصاد
• 46. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی با الگوریتم‌های تکاملی
• 47. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری ماشین با الگوریتم‌های تکاملی
• 48. الگوریتم‌های تکاملی و یادگیری تقویتی
• 49. بهینه‌سازی توابع غیرخطی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 50. بهینه‌سازی توابع محدب با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 51. بهینه‌سازی توابع غیرمحدب با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 52. تحلیل حساسیت پارامترها در الگوریتم‌های تکاملی
• 53. روش‌های کاهش ابعاد در بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ
• 54. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای حل مسائل NP-hard
• 55. بهینه‌سازی توابع هدف با نویز
• 56. تکنیک‌های بهبود کارایی الگوریتم‌های تکاملی
• 57. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های تکاملی مختلف
• 58. پیاده‌سازی الگوریتم‌های تکاملی با استفاده از پایتون
• 59. پیاده‌سازی الگوریتم‌های تکاملی با استفاده از متلب
• 60. ابزارهای نرم‌افزاری برای بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ
• 61. روش‌های اعتبارسنجی نتایج بهینه‌سازی
• 62. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد با الگوریتم‌های تکاملی
• 63. انتخاب ویژگی با الگوریتم‌های تکاملی
• 64. پیش‌بینی سری‌های زمانی با الگوریتم‌های تکاملی
• 65. مدیریت محدودیت‌ها در بهینه‌سازی مقیاس‌بزرگ
• 66. روش‌های هیبریدی بهینه‌سازی (ترکیب الگوریتم‌های تکاملی با روش‌های دیگر)
• 67. بهینه‌سازی توابع هدف گسسته با الگوریتم‌های تکاملی
• 68. بهینه‌سازی توابع هدف پیوسته با الگوریتم‌های تکاملی
• 69. بهینه‌سازی توابع هدف ترکیبی با الگوریتم‌های تکاملی
• 70. تکنیک‌های موازی‌سازی حافظه-محور
• 71. تکنیک‌های موازی‌سازی توزیع‌شده
• 72. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تکاملی چندجمعیتی
• 73. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در مسائل برنامه‌ریزی
• 74. بهینه‌سازی زنجیره تامین با الگوریتم‌های تکاملی
• 75. بهینه‌سازی تخصیص منابع با الگوریتم‌های تکاملی