کتاب آموزش جامع الگوریتم‌های ژنتیک در حل مسائل مهندسی و بهینه‌سازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع الگوریتم‌های ژنتیک در حل مسائل مهندسی و بهینه‌سازی

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: محاسبات تکاملی و بهینه‌سازی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در محاسبات تکاملی
  • 2. تاریخچه و سیر تحول الگوریتم‌های الهام‌گرفته از طبیعت
  • 3. مفاهیم اساسی در نظریه تکامل داروین و کاربرد آن در مهندسی
  • 4. تعریف فضای حالت و فضای جستجو در مسائل بهینه‌سازی
  • 5. ساختار کلی و گام‌های اصلی الگوریتم ژنتیک
  • 6. روش‌های کدگذاری کروموزوم‌ها و نمایش پاسخ‌های مسئله
  • 7. تولید جمعیت اولیه و اهمیت تنوع ژنتیکی
  • 8. معیارهای ارزیابی و طراحی تابع برازندگی
  • 9. انتخاب والدین و استراتژی‌های انتخاب در الگوریتم ژنتیک
  • 10. روش انتخاب چرخ گردان و تحلیل احتمالات آن
  • 11. روش انتخاب تورنمنتی و مزایای آن در همگرایی
  • 12. عملگر تقاطع و نقش آن در ترکیب ویژگی‌های مطلوب
  • 13. انواع روش‌های تقاطع یک‌نقطه‌ای و چندنقطه‌ای
  • 14. عملگر جهش و نقش آن در جلوگیری از بهینه‌های محلی
  • 15. تنظیم نرخ جهش و تأثیر آن بر پایداری الگوریتم
  • 16. مکانیسم‌های جایگزینی جمعیت و حفظ نخبگان
  • 17. بررسی پدیده همگرایی زودرس و راهکارهای مقابله با آن
  • 18. پارامترهای کنترلی الگوریتم ژنتیک و روش‌های تنظیم آن‌ها
  • 19. مدیریت محدودیت‌ها در مسائل بهینه‌سازی مهندسی
  • 20. تکنیک‌های جریمه برای کنترل نقض محدودیت‌ها
  • 21. الگوریتم‌های ژنتیک چندهدفه و مفهوم پارتو
  • 22. مرتب‌سازی غیرمغلوب و ایجاد جبهه پارتو
  • 23. الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی توابع پیوسته
  • 24. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های ریاضی و مهندسی
  • 25. کاربرد الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی و تخصیص منابع
  • 26. مسئله فروشنده دوره‌گرد و مدل‌سازی آن با الگوریتم ژنتیک
  • 27. بهینه‌سازی ساختار شبکه‌های عصبی با الگوریتم ژنتیک
  • 28. ترکیب الگوریتم ژنتیک با روش‌های جستجوی محلی
  • 29. الگوریتم‌های ژنتیک موازی و توزیع‌شده
  • 30. بررسی پیچیدگی محاسباتی و تحلیل زمان اجرا
  • 31. پیاده‌سازی گام‌به‌گام یک الگوریتم ژنتیک در پایتون
  • 32. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 33. تحلیل نتایج و رسم نمودارهای همگرایی
  • 34. مقایسه الگوریتم ژنتیک با سایر روش‌های فراابتکاری
  • 35. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 36. طراحی بهینه قطعات مکانیکی با رویکرد تکاملی
  • 37. کاربردهای الگوریتم ژنتیک در مدیریت زنجیره تأمین
  • 38. حل مسائل بهینه‌سازی در سیستم‌های انتقال و توزیع آب
  • 39. ارزیابی عملکرد الگوریتم در مسائل با فضای جستجوی بزرگ
  • 40. نقش هوش مصنوعی در حل مسائل پیچیده مهندسی کشور
  • 41. اخلاق در توسعه فناوری‌های هوشمند و بهینه‌سازی
  • 42. چشم‌انداز آینده الگوریتم‌های تکاملی در صنایع داخلی
تگ‌ها: Genetic Algorithm الگوریتم ژنتیک الگوریتم‌های فراابتکاری برنامه‌نویسی مهندسی بهینه‌سازی هوشمند حل مسائل بهینه‌سازی شبیه‌سازی تکاملی محاسبات تکاملی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.