کتاب پیاده‌سازی الگوریتم جستجوی A* با کارایی بالا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 پیاده‌سازی الگوریتم جستجوی A* با کارایی بالا

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم جستجوی A*
  • 2. مروری بر الگوریتم‌های جستجوی کلاسیک
  • 3. مقایسه A* با الگوریتم‌های دیگر
  • 4. کاربردهای A* در دنیای واقعی
  • 5. پیاده‌سازی پایه A* با پایتون
  • 6. ساختارهای داده مناسب برای پیاده‌سازی A*
  • 7. توابع هیوریستیک: نقش و اهمیت
  • 8. توابع هیوریستیک قابل قبول (Admissible Heuristics)
  • 9. توابع هیوریستیک سازگار (Consistent Heuristics)
  • 10. تخمین‌های هیوریستیک رایج: فاصله منهتن، فاصله اقلیدسی
  • 11. بهینه‌سازی توابع هیوریستیک برای بهبود کارایی
  • 12. بررسی الگوریتم‌های جستجوی هیوریستیک پیشرفته
  • 13. الگوریتم IDA* به عنوان یک جایگزین حافظه‌محور
  • 14. پیاده‌سازی IDA* با پایتون
  • 15. مقایسه IDA* و A* از نظر حافظه و زمان
  • 16. بهینه‌سازی IDA* برای گره‌های تکراری
  • 17. استفاده از گراف‌های فشرده برای کاهش حافظه
  • 18. تکنیک‌های Branch and Bound در A* و IDA*
  • 19. مدیریت گره‌های باز در A* و IDA*
  • 20. استفاده از صف اولویت (Priority Queue) کارآمد
  • 21. پیاده‌سازی صف اولویت با Heap
  • 22. پیاده‌سازی صف اولویت با Radix Heap
  • 23. پیاده‌سازی صف اولویت با Fibonacci Heap
  • 24. بررسی پیچیدگی زمانی و مکانی A* و IDA*
  • 25. تحلیل تاثیر توابع هیوریستیک بر عملکرد
  • 26. تاثیر اندازه فضای جستجو بر کارایی
  • 27. استفاده از A* در مسائل مسیریابی
  • 28. A* در بازی‌سازی: یافتن مسیر برای شخصیت‌ها
  • 29. A* در رباتیک: برنامه‌ریزی مسیر
  • 30. A* در هوش مصنوعی: جستجوی هدف
  • 31. A* در گراف‌های بزرگ: تکنیک‌های تقسیم و غلبه
  • 32. استفاده از A* در مسائل برنامه‌ریزی
  • 33. A* و برنامه‌ریزی وظایف
  • 34. استفاده از A* در مسائل بهینه‌سازی
  • 35. A* و یافتن کوتاه‌ترین مسیر با محدودیت
  • 36. A* و مسائل فروشنده دوره‌گرد
  • 37. پیاده‌سازی A* موازی برای بهبود سرعت
  • 38. استفاده از GPU برای تسریع A*
  • 39. بهینه‌سازی A* برای مسائل چندعاملی
  • 40. A* و برنامه‌ریزی مسیر گروهی
  • 41. بررسی حالات خاص A*
  • 42. A* و گراف‌های وزن‌دار منفی
  • 43. A* و گراف‌های پویا
  • 44. اشتباهات رایج در پیاده‌سازی A* و IDA*
  • 45. رفع اشکال و تست کد A*
  • 46. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای مرتبط
  • 47. آینده A* و تحقیقات در این زمینه
تگ‌ها: A star algorithm AI algorithm artificial intelligence graph search graph theory heuristic search IDA star informed search optimization pathfinding performance python search algorithms

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.