کتاب حل مسئله فروشنده کتاب‌گرد با الگوریتم VNS: از تئوری تا پیاده‌سازی 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 حل مسئله فروشنده دوره‌گرد با الگوریتم VNS: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: بهینه‌سازی ترکیبی

موضوع میانی: الگوریتم‌های فراابتکاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP)
  • 2. تاریخچه و کاربردهای TSP
  • 3. تعریف ریاضی مسئله TSP
  • 4. انواع TSP: متقارن و نامتقارن
  • 5. پیچیدگی محاسباتی TSP و NP-Hard بودن آن
  • 6. روش‌های حل دقیق برای TSP (برش و شاخه، برنامه‌ریزی پویا) - محدودیت‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 8. مزایا و معایب الگوریتم‌های فراابتکاری در مقایسه با روش‌های دقیق
  • 9. معرفی الگوریتم‌های فراابتکاری رایج (جستجوی محلی، شبیه‌سازی تبرید، الگوریتم ژنتیک)
  • 10. معرفی الگوریتم Variable Neighborhood Search (VNS)
  • 11. اصول و مبانی VNS
  • 12. ساختار کلی الگوریتم VNS
  • 13. تعریف همسایگی‌ها (Neighborhoods) در VNS
  • 14. انواع همسایگی‌ها برای TSP (2-opt, 3-opt, etc.)
  • 15. پیاده‌سازی همسایگی‌های مختلف در TSP
  • 16. انتخاب همسایگی‌ها به صورت سیستماتیک
  • 17. استراتژی‌های تغییر همسایگی (Neighborhood Change)
  • 18. الگوریتم VNS پایه (Basic VNS)
  • 19. پیاده‌سازی الگوریتم VNS پایه در پایتون/متلب
  • 20. بهینه‌سازی VNS با استفاده از جستجوی محلی (Local Search)
  • 21. ترکیب VNS با الگوریتم‌های جستجوی محلی
  • 22. VNS با shaking تصادفی
  • 23. VNS با shaking هدفمند
  • 24. VNS دو مرحله‌ای (Reduced VNS)
  • 25. VNS سه مرحله‌ای و تعمیم آن
  • 26. بهبود VNS با استفاده از حافظه (Memory-Based VNS)
  • 27. استفاده از حافظه برای جلوگیری از تکرار
  • 28. VNS تطبیقی (Adaptive VNS)
  • 29. تنظیم پارامترهای VNS به صورت پویا
  • 30. VNS موازی (Parallel VNS)
  • 31. پیاده‌سازی VNS موازی برای افزایش سرعت
  • 32. کاربرد VNS در مسائل TSP بزرگ‌مقیاس
  • 33. مقایسه عملکرد VNS با سایر الگوریتم‌های فراابتکاری در TSP
  • 34. تحلیل حساسیت VNS به پارامترهای مختلف
  • 35. انتخاب بهترین تنظیمات پارامترها برای TSP
  • 36. بهینه‌سازی VNS برای انواع خاص TSP (مثلاً TSP با محدودیت زمانی)
  • 37. استفاده از VNS برای حل مسائل مشابه TSP (مانند مسئله کوله‌پشتی)
  • 38. پیاده‌سازی VNS با استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی موجود
  • 39. بررسی و تحلیل نتایج حاصل از اجرای VNS
  • 40. روش‌های تجسم نتایج VNS
  • 41. ارائه گزارش نهایی از نتایج و تحلیل‌ها
تگ‌ها: local search matlab metaheuristic neighborhood optimization python shaking Traveling Salesman Problem TSP Variable Neighborhood Search VNS الگوریتم VNS الگوریتم‌های فراابتکاری بهینه‌سازی ترکیبی مسئله فروشنده دوره‌گرد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.