کتاب برنامه‌نویسی ژنتیک جامع: از مبانی تا ساخت خودکار برنامه‌های بهینه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی ژنتیک جامع: از مبانی تا ساخت خودکار برنامه‌های بهینه

موضوع کلی: محاسبات تکاملی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی ژنتیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات تکاملی
• 2. تاریخچه و مفاهیم پایه برنامه‌نویسی ژنتیک
• 3. مزایا و معایب برنامه‌نویسی ژنتیک نسبت به سایر روش‌ها
• 4. بازنمایی برنامه در برنامه‌نویسی ژنتیک: درخت‌ها و گراف‌ها
• 5. توابع و ترمینال‌ها در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 6. انتخاب مجموعه توابع مناسب
• 7. انتخاب مجموعه ترمینال‌های مناسب
• 8. برازندگی (Fitness) در برنامه‌نویسی ژنتیک: تعریف و محاسبه
• 9. روش‌های ارزیابی برازندگی: تست کیس‌ها و داده‌های آموزشی
• 10. تعریف تابع برازندگی با اهداف چندگانه
• 11. عملگرهای ژنتیکی: انتخاب (Selection)
• 12. روش‌های انتخاب والدین: Roulette Wheel Selection
• 13. روش‌های انتخاب والدین: Tournament Selection
• 14. روش‌های انتخاب والدین: Rank Selection
• 15. عملگرهای ژنتیکی: تقاطع (Crossover)
• 16. انواع تقاطع: Subtree Crossover
• 17. انواع تقاطع: One-Point Crossover
• 18. انواع تقاطع: Size Fair Crossover
• 19. عملگرهای ژنتیکی: جهش (Mutation)
• 20. انواع جهش: Point Mutation
• 21. انواع جهش: Subtree Mutation
• 22. انواع جهش: Hoist Mutation
• 23. اندازه جمعیت (Population Size) در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 24. نرخ جهش و تقاطع: تنظیم پارامترها
• 25. شرایط توقف در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 26. معیارهای توقف: رسیدن به برازندگی مطلوب
• 27. معیارهای توقف: حداکثر تعداد نسل‌ها
• 28. معیارهای توقف: عدم بهبود برازندگی
• 29. اجرای یک الگوریتم برنامه‌نویسی ژنتیک: گام به گام
• 30. پیاده‌سازی یک برنامه ساده با برنامه‌نویسی ژنتیک
• 31. تحلیل نتایج و بهینه‌سازی عملکرد
• 32. روش‌های بهبود سرعت همگرایی
• 33. روش‌های جلوگیری از همگرایی زودرس
• 34. مفهوم Bloat در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 35. روش‌های کنترل Bloat: Parsimony Pressure
• 36. روش‌های کنترل Bloat: Size Limits
• 37. روش‌های کنترل Bloat: حذف ساختارهای غیرضروری
• 38. معماری‌های برنامه‌نویسی ژنتیک: Gene Expression Programming (GEP)
• 39. معماری‌های برنامه‌نویسی ژنتیک: Linear Genetic Programming (LGP)
• 40. معماری‌های برنامه‌نویسی ژنتیک: Cartesian Genetic Programming (CGP)
• 41. برنامه‌نویسی ژنتیک تایپ‌شده (Typed Genetic Programming)
• 42. برنامه‌نویسی ژنتیک با محدودیت‌های دامنه (Domain-Aware Genetic Programming)
• 43. برنامه‌نویسی ژنتیک موازی (Parallel Genetic Programming)
• 44. برنامه‌نویسی ژنتیک توزیع‌شده (Distributed Genetic Programming)
• 45. بهینه‌سازی چند هدفه با برنامه‌نویسی ژنتیک (Multi-Objective Genetic Programming)
• 46. ادغام برنامه‌نویسی ژنتیک با سایر روش‌های یادگیری ماشین
• 47. برنامه‌نویسی ژنتیک و شبکه‌های عصبی: Neuroevolution
• 48. برنامه‌نویسی ژنتیک و منطق فازی
• 49. برنامه‌نویسی ژنتیک و سیستم‌های خبره
• 50. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در مسائل رگرسیون
• 51. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در مسائل دسته‌بندی
• 52. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در مسائل سری‌های زمانی
• 53. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در رباتیک
• 54. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در طراحی مدارهای الکترونیکی
• 55. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در پردازش تصویر
• 56. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در پردازش صدا
• 57. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در مهندسی نرم‌افزار
• 58. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در علوم مالی
• 59. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در زیست‌شناسی محاسباتی
• 60. کاربردهای برنامه‌نویسی ژنتیک در شیمی
• 61. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای برنامه‌نویسی ژنتیک
• 62. کتابخانه‌های برنامه‌نویسی ژنتیک: DEAP در پایتون
• 63. کتابخانه‌های برنامه‌نویسی ژنتیک: ECJ در جاوا
• 64. کتابخانه‌های برنامه‌نویسی ژنتیک: سایر کتابخانه‌ها
• 65. طراحی یک سیستم برنامه‌نویسی ژنتیک از ابتدا
• 66. دیباگینگ و تست برنامه‌های تولید شده توسط برنامه‌نویسی ژنتیک
• 67. اعتبارسنجی (Validation) نتایج برنامه‌نویسی ژنتیک
• 68. مقایسه نتایج با روش‌های سنتی
• 69. تحلیل آماری نتایج برنامه‌نویسی ژنتیک
• 70. گزارش‌دهی و مستندسازی نتایج
• 71. برنامه‌نویسی ژنتیک و یادگیری تقویتی
• 72. برنامه‌نویسی ژنتیک و جستجوی محلی
• 73. برنامه‌نویسی ژنتیک و الگوریتم‌های کلونی مورچگان
• 74. برنامه‌نویسی ژنتیک و الگوریتم‌های بهینه‌سازی ازدحام ذرات
• 75. ترکیب برنامه‌نویسی ژنتیک با سایر الگوریتم‌های تکاملی
• 76. متاهیوریستیک‌ها و برنامه‌نویسی ژنتیک
• 77. Parallel hill climbing در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 78. تاثیر توپولوژی شبکه بر عملکرد برنامه‌نویسی ژنتیک
• 79. Cooperative coevolution در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 80. برنامه‌نویسی ژنتیک در فضای ویژگی
• 81. استفاده از قواعد و دانش دامنه در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 82. روش‌های کاهش پیچیدگی برنامه‌های تولید شده
• 83. خودکارسازی فرایند انتخاب توابع و ترمینال‌ها
• 84. یادگیری توابع و ترمینال‌ها در طول تکامل
• 85. روش‌های جدید انتخاب والدین
• 86. عملگرهای ژنتیکی جدید و ابتکاری
• 87. روش‌های جدید ارزیابی برازندگی
• 88. روش‌های کنترل Bloat پیشرفته
• 89. ترکیب روش‌های مختلف کنترل Bloat
• 90. توسعه الگوریتم‌های برنامه‌نویسی ژنتیک خاص‌منظوره
• 91. کاربردهای پیشرفته برنامه‌نویسی ژنتیک در صنعت
• 92. چالش‌های پیش روی برنامه‌نویسی ژنتیک
• 93. آینده پژوهی برنامه‌نویسی ژنتیک
• 94. اخلاق در برنامه‌نویسی ژنتیک
• 95. مسئولیت‌پذیری در استفاده از نتایج برنامه‌نویسی ژنتیک
• 96. بررسی موارد مطالعاتی پیچیده با برنامه‌نویسی ژنتیک
• 97. مثال‌های عملی: حل مسائل ریاضیاتی
• 98. مثال‌های عملی: حل مسائل بهینه‌سازی
• 99. مثال‌های عملی: ساخت مدل‌های پیش‌بینی
• 100. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری از دوره