کتاب یادگیری ترکیبی مسیرهای چندهدفه با الگوریتم A* عمیق‌سازی تکراری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ترکیبی مسیرهای چندهدفه با الگوریتم A* عمیق‌سازی تکراری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یافتن مسیر هوشمند در شبکه‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه یافتن مسیر
• 2. مروری بر گراف‌ها و هزینه‌های یال
• 3. معرفی الگوریتم A*
• 4. عملکرد و پیچیدگی الگوریتم A*
• 5. هدیه (Heuristic) مناسب برای جستجو
• 6. خصوصیات هادی مناسب و خوش‌برآورد
• 7. مقدمه‌ای بر یافتن مسیر چندهدفه
• 8. تفاوت یافتن مسیر تک‌هدفه و چندهدفه
• 9. فضای حل چندهدفه و جلوهای Pareto
• 10. مفهوم دامنه Pareto بهینه
• 11. الگوریتم‌های پایه چندهدفه
• 12. یادگیری A* عمیق‌سازی تکراری (IDA*)
• 13. مرور الگوریتم IDA*
• 14. پیاده‌سازی IDA* در حالت تک‌هدفه
• 15. گسترش IDA* به حالت چندهدفه
• 16. استراتژی‌های ترکیب هادی چندهدفه
• 17. طراحی هادی‌های ترکیبی منطقه‌ای
• 18. تکنیک‌های کاهش فضای جستجو
• 19. استفاده از حافظه موقت در IDA*
• 20. بهینه‌سازی مصرف حافظه
• 21. گره‌های غیرقابل دسترسی و شرط‌گذاری
• 22. کاربرد در نقشه‌های بزرگ شهری
• 23. یافتن مسیر در محیط‌های پویا
• 24. عدم قطعیت در هزینه‌ها
• 25. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی
• 26. ارزیابی کیفیت مسیرهای چندهدفه
• 27. مقایسه سرعت و دقت الگوریتم‌ها
• 28. آزمون بر روی دیتاست‌های واقعی
• 29. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم
• 30. روش‌های صحیح‌سازی هادی
• 31. پیشنهاد مسیرهای جایگزین
• 32. مدیریت تعارضات هدف‌ها
• 33. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های هورمونی
• 34. کاربرد در روباتیک مسیریابی
• 35. هدایت در بازی‌های استراتژیک
• 36. یادگیری ترکیبی مسیر و زمان
• 37. بهینه‌سازی مسیرهای هیدرولیکی
• 38. کاربرد در شبکه‌های حمل‌ونقل عمومی
• 39. تطبیق با داده‌های گرافی بزرگ
• 40. استفاده از پردازش توزیعی
• 41. بهینه‌سازی در زمان واقعی
• 42. پیش‌بینی هزینه‌های آینده
• 43. یکپارچه‌سازی با یادگیری ماشین
• 44. استفاده از شبکه عصبی برای هادی
• 45. بهینه‌سازی فضای حل با روش گرانشی
• 46. کاربرد در مسیریابی هواپیما
• 47. یافتن مسیر در محیط‌های سه‌بعدی
• 48. بهینه‌سازی مسیرهای ترکیبی
• 49. مرور پیشرفت‌های اخیر در IDA* چندهدفه
• 50. چالش‌های پژوهشی آینده