کتاب طراحی و پیاده‌سازی متاهیوریستیک‌ها برای مسائل NP-Hard با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی متاهیوریستیک‌ها برای مسائل NP-Hard

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: بهینه‌سازی و الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مسائل NP-Hard و اهمیت متاهیوریستیک‌ها
• 2. مروری بر الگوریتم‌های جستجوی کلاسیک و محدودیت‌های آن‌ها
• 3. مفهوم متاهیوریستیک و انواع اصلی آن
• 4. بهینه‌سازی تبرید شبیه‌سازی (Simulated Annealing): اصول و پیاده‌سازی
• 5. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی تبرید شبیه‌سازی
• 6. جستجوی تابو (Tabu Search): مفاهیم کلیدی و ساختار
• 7. پیاده‌سازی جستجوی تابو و استراتژی‌های بهبود
• 8. بهینه‌سازی کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization): مبانی و کاربردها
• 9. مدل‌سازی مسئله برای الگوریتم کلونی مورچگان
• 10. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization): اصول و الگوریتم
• 11. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازی ازدحام ذرات
• 12. الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms): یک نمای کلی
• 13. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm): ساختار و اپراتورها
• 14. انتخاب، جهش و ترکیب در الگوریتم ژنتیک
• 15. برنامه‌ریزی ژنتیک (Genetic Programming) و کاربردهای آن
• 16. استراتژی‌های تکاملی (Evolution Strategies)
• 17. متاهیوریستیک‌های هیبریدی: ترکیب الگوریتم‌ها
• 18. بهینه‌سازی با استفاده از جستجوی هارمونی (Harmony Search)
• 19. الگوریتم بهینه‌سازی مستعمره مورچگان (Artificial Bee Colony)
• 20. الگوریتم ماهی‌گیری برای حل مسائل بهینه‌سازی
• 21. الگوریتم الگوریتم بهینه‌سازی کریل (Cuttlefish Optimizer)
• 22. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer)
• 23. الگوریتم بهینه‌سازی الگوریتم مورچه آتشین (Firefly Algorithm)
• 24. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم هورن‌بیلب (Hornbill Optimizer)
• 25. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم نهنگ (Whale Optimization Algorithm)
• 26. کاربرد متاهیوریستیک‌ها در مسائل مسیریابی
• 27. کاربرد متاهیوریستیک‌ها در مسائل زمان‌بندی
• 28. کاربرد متاهیوریستیک‌ها در مسائل تخصیص
• 29. کاربرد متاهیوریستیک‌ها در خوشه‌بندی
• 30. بهینه‌سازی چندهدفه با استفاده از متاهیوریستیک‌ها
• 31. مفاهیم الگوریتم‌های تکاملی چندهدفه
• 32. استفاده از متاهیوریستیک‌ها در یادگیری ماشین
• 33. انتخاب متاهیوریستیک مناسب برای مسئله خاص
• 34. مقایسه عملکرد متاهیوریستیک‌های مختلف
• 35. تنظیم خودکار پارامترهای متاهیوریستیک‌ها
• 36. تحلیل حساسیت متاهیوریستیک‌ها
• 37. پاراللیزاسیون متاهیوریستیک‌ها
• 38. مفاهیم موازی‌سازی و پیاده‌سازی
• 39. بهینه‌سازی متاهیوریستیک‌ها برای محاسبات ابری
• 40. بررسی نمونه‌های موردی واقعی از کاربرد متاهیوریستیک‌ها
• 41. معرفی ابزارهای نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی متاهیوریستیک‌ها
• 42. چالش‌ها و آینده متاهیوریستیک‌ها
• 43. روش‌های ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های متاهیوریستیک
• 44. بهینه‌سازی توابع هدف غیرقابل‌diffrentiable با متاهیوریستیک‌ها
• 45. کاربرد متاهیوریستیک‌ها در شبکه‌های پیچیده
• 46. متاهیوریستیک‌ها و یادگیری تقویتی
• 47. متاهیوریستیک‌ها در مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
• 48. طراحی فضای جستجو برای متاهیوریستیک‌ها
• 49. بهینه‌سازی پویا با استفاده از متاهیوریستیک‌ها
• 50. تکنیک‌های جلوگیری از گیر افتادن در بهینه‌های محلی