کتاب مقدمهای بر محاسبات در بهینهسازی فرآیندهای صنعتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
انقلاب در صنعت با محاسبات: دوره آموزشی محاسبات در بهینهسازی فرآیندهای صنعتی انقلاب در صنعت: دوره آموزشی محاسبات در بهینهسازی فرآیندهای صنعتی 1. معرفی دوره: به دنیای آینده‌ی صنعت خوش آمدید! آیا می‌خو...
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقدمهای بر محاسبات در بهینهسازی فرآیندهای صنعتی
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمهای بر بهینهسازی فرآیندهای صنعتی
- 2. چرا بهینهسازی در صنعت اهمیت دارد؟
- 3. نقش محاسبات در صنعت مدرن
- 4. آشنایی با مفاهیم پایه: مدل، شبیه‌سازی و بهینهسازی
- 5. مروری بر انواع فرآیندهای صنعتی قابل بهینهسازی
- 6. مبانی ریاضیات برای بهینهسازی: جبر خطی
- 7. مبانی ریاضیات برای بهینهسازی: حساب دیفرانسیل و انتگرال
- 8. اصول اولیه الگوریتم و فلوچارت
- 9. مفهوم پیچیدگی الگوریتم‌ها (Big O Notation)
- 10. محیط‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای مورد نیاز
- 11. مبانی برنامه‌نویسی پایتون: متغیرها، انواع داده و عملگرها
- 12. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی و حلقه‌ها
- 13. توابع، ماژول‌ها و کتابخانه‌ها در پایتون
- 14. ساختارهای داده پایه: لیست، تاپل، دیکشنری
- 15. مقدمهای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
- 16. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی در مسائل صنعتی
- 17. فرموله‌بندی مسائل بهینهسازی: تابع هدف
- 18. فرموله‌بندی مسائل بهینهسازی: متغیرهای تصمیم و قیود
- 19. دسته‌بندی مسائل بهینهسازی: خطی و غیرخطی
- 20. بهینهسازی پیوسته در مقابل بهینهسازی گسسته
- 21. بهینهسازی قطعی در مقابل بهینهسازی تصادفی
- 22. مقدمهای بر بهینهسازی خطی (Linear Programming)
- 23. روش سیمپلکس برای حل مسائل LP
- 24. مفهوم ناحیه موجه و نقاط گوشه
- 25. تحلیل حساسیت و قیمت سایه در LP
- 26. بهینهسازی عدد صحیح و عدد صحیح مختلط (MIP)
- 27. روش‌های شاخه و کران (Branch and Bound)
- 28. کاربردهای LP و MIP در برنامه‌ریزی تولید و لجستیک
- 29. مقدمهای بر بهینهسازی غیرخطی (Non-linear Programming)
- 30. روش‌های مبتنی بر گرادیان: Gradient Descent
- 31. روش‌های نیوتون و شبه‌نیوتون
- 32. بهینهسازی بدون قید و با قید
- 33. مقدمهای بر روش‌های جستجوی هیوریستیک و متاهیوریستیک
- 34. الگوریتم‌های تکاملی: الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
- 35. الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing)
- 36. بهینهسازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
- 37. بهینهسازی چندهدفه (Multi-objective Optimization)
- 38. مقدمهای بر کتابخانه‌های علمی پایتون: NumPy
- 39. عملیات برداری و ماتریسی با NumPy
- 40. مقدمهای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده‌های صنعتی
- 41. کار با داده‌های سری زمانی در فرآیندهای صنعتی
- 42. مقدمهای بر کتابخانه SciPy و ماژول Optimize
- 43. حل مسائل بهینهسازی با SciPy
- 44. کتابخانه‌های تخصصی بهینهسازی: PuLP و Pyomo
- 45. مدل‌سازی مسائل LP و MIP با Pyomo
- 46. مصورسازی نتایج بهینهسازی با Matplotlib و Seaborn
- 47. مفهوم محاسبات سطح بالا (HPC)
- 48. چرا برای بهینهسازی صنعتی به HPC نیاز داریم؟
- 49. معماری کامپیوتر: CPU، حافظه، کش و گذرگاه داده
- 50. مقدمهای بر محاسبات موازی: مفاهیم و چالش‌ها
- 51. قوانین امدال و گوستافسون در محاسبات موازی
- 52. طبقه‌بندی فلین: SISD, SIMD, MISD, MIMD
- 53. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
- 54. برنامه‌نویسی چندنخی (Multithreading) با ماژول `threading` پایتون
- 55. برنامه‌نویسی چندفرآیندی (Multiprocessing) با ماژول `multiprocessing` پایتون
- 56. مفهوم قفل‌ها (Locks) و همگام‌سازی در برنامه‌نویسی موازی
- 57. مقدمهای بر OpenMP برای موازی‌سازی در کدهای C/Fortran
- 58. واسط پیام‌رسان (MPI): مفاهیم پایه
- 59. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI
- 60. ارتباطات گروهی (Collective Communications) در MPI
- 61. استفاده از کتابخانه mpi4py برای برنامه‌نویسی MPI در پایتون
- 62. معماری GPU و تفاوت آن با CPU
- 63. مقدمهای بر CUDA برای برنامه‌نویسی روی GPU
- 64. مقدمهای بر کتابخانه‌های پایتون برای GPU: CuPy و Numba
- 65. شتاب‌دهی به محاسبات NumPy با استفاده از GPU
- 66. مدل‌های برنامه‌نویسی ترکیبی (Hybrid MPI + OpenMP/CUDA)
- 67. مقدمهای بر کلاسترهای محاسباتی و شبکه‌های اتصال
- 68. سیستم‌های فایل موازی و مدیریت I/O در HPC
- 69. زمان‌بندهای کار (Job Schedulers) مانند SLURM و PBS
- 70. پروفایل‌سنجی (Profiling) و شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
- 71. بهینهسازی عملکرد کد: بهینهسازی حافظه
- 72. بهینهسازی عملکرد کد: بهینهسازی محاسباتی (Vectorization)
- 73. مطالعه موردی ۱: بهینهسازی زمان‌بندی تولید در یک کارخانه
- 74. پیاده‌سازی موازی الگوریتم زمان‌بندی تولید
- 75. مطالعه موردی ۲: بهینهسازی زنجیره تأمین و لجستیک
- 76. حل مسئله مسیریابی وسایل نقلیه (VRP) در مقیاس بزرگ
- 77. مطالعه موردی ۳: بهینهسازی ترکیب مواد در صنایع شیمیایی
- 78. شبیه‌سازی و بهینهسازی فرآیندهای دینامیک
- 79. بهینهسازی مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-based Optimization)
- 80. مدل‌های جایگزین (Surrogate Models) برای کاهش بار محاسباتی
- 81. مقدمهای بر یادگیری ماشین در بهینهسازی
- 82. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع هدف پیچیده
- 83. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای کنترل بهینه فرآیندها
- 84. مفهوم دوقلوی دیجیتال (Digital Twin) در صنعت
- 85. پیاده‌سازی یک دوقلوی دیجیتال ساده برای یک فرآیند صنعتی
- 86. بهینهسازی آنلاین و کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
- 87. بهینهسازی استوار (Robust Optimization) در شرایط عدم قطعیت
- 88. کمی‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
- 89. ابر محاسبات (Cloud Computing) برای HPC
- 90. استفاده از سرویس‌های AWS, Azure, Google Cloud برای محاسبات سنگین
- 91. کانتینرسازی (Docker) و ارکستراسیون (Kubernetes) برای برنامه‌های HPC
- 92. بهترین شیوه‌ها در توسعه نرم‌افزارهای بهینهسازی صنعتی
- 93. مدیریت نسخه (Git) برای پروژه‌های محاسباتی
- 94. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینهسازی
- 95. ملاحظات اخلاقی در اتوماسیون و بهینهسازی صنعتی
- 96. آینده محاسبات در بهینهسازی: محاسبات اگزامقیاس (Exascale)
- 97. مقدمهای بر محاسبات کوانتومی و کاربرد آن در بهینهسازی
- 98. جمع‌بندی دوره و پروژه‌های نهایی
تگ‌ها:
آموزش آنلاین
برنامه نویسی
دوره آموزشی
محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)
مقدمهای بر محاسبات در بهینهسازی فرآیندهای صنعتی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.