کتاب الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی پرستاری: از تئوری تا عمل 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 الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی پرستاری: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: بهینه‌سازی و الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زمان‌بندی پرستاری و چالش‌های آن
  • 2. اهمیت زمان‌بندی بهینه در بیمارستان‌ها و مراکز درمانی
  • 3. معرفی الگوریتم‌های ژنتیک و کاربرد آن‌ها
  • 4. مبانی الگوریتم‌های ژنتیک: جمعیت، کروموزوم، ژن
  • 5. عملگرهای ژنتیکی: انتخاب، تقاطع، جهش
  • 6. تابع برازش (Fitness Function) در زمان‌بندی پرستاری
  • 7. نمایش کروموزوم برای مسئله زمان‌بندی پرستاری
  • 8. ایجاد جمعیت اولیه تصادفی
  • 9. الگوریتم انتخاب: روش‌های مختلف و مقایسه
  • 10. الگوریتم تقاطع: تک‌نقطه‌ای، چندنقطه‌ای، یکنواخت
  • 11. الگوریتم جهش: معکوس‌سازی، جابجایی
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی پرستاری (بخش اول)
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی پرستاری (بخش دوم)
  • 14. ارزیابی عملکرد الگوریتم ژنتیک
  • 15. متریک‌های ارزیابی کیفیت زمان‌بندی
  • 16. بهبود تابع برازش برای دستیابی به نتایج بهتر
  • 17. در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت در زمان‌بندی
  • 18. در نظر گرفتن محدودیت‌های نرم در زمان‌بندی
  • 19. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم ژنتیک
  • 20. مقایسه الگوریتم ژنتیک با سایر روش‌های زمان‌بندی
  • 21. کاربرد الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی پرستاری با تقاضای متغیر
  • 22. زمان‌بندی پرستاری در بخش‌های اورژانس
  • 23. زمان‌بندی پرستاری در بخش‌های مراقبت‌های ویژه (ICU)
  • 24. زمان‌بندی پرستاری در بخش‌های جراحی
  • 25. زمان‌بندی پرستاری در بخش‌های کودکان
  • 26. زمان‌بندی پرستاری در بخش‌های زنان و زایمان
  • 27. زمان‌بندی پرستاری در بیمارستان‌های کوچک و بزرگ
  • 28. زمان‌بندی پرستاری در بیمارستان‌های آموزشی
  • 29. زمان‌بندی پرستاری در بیمارستان‌های خصوصی و دولتی
  • 30. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی پرستار در شیفت‌های چرخشی
  • 31. بررسی موردی: زمان‌بندی پرستاری در یک بیمارستان واقعی
  • 32. تحلیل حساسیت الگوریتم ژنتیک به تغییرات داده‌ها
  • 33. چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک در محیط‌های واقعی
  • 34. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک ترکیبی برای زمان‌بندی پرستاری
  • 35. بهینه‌سازی زمان‌بندی با در نظر گرفتن ترجیحات پرستاران
  • 36. بهینه‌سازی زمان‌بندی با در نظر گرفتن خستگی پرستاران
  • 37. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تخصیص تخت به بیماران
  • 38. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای مدیریت مرخصی پرستاران
  • 39. آینده الگوریتم‌های ژنتیک در زمان‌بندی پرستاری
  • 40. استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود الگوریتم ژنتیک
  • 41. استفاده از الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی سایر مشاغل درمانی
  • 42. بررسی نرم‌افزارهای موجود برای زمان‌بندی پرستاری
  • 43. تکنیک‌های موازی‌سازی الگوریتم ژنتیک برای افزایش سرعت
  • 44. بهینه‌سازی الگوریتم ژنتیک با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی محلی
  • 45. بررسی تاثیر کیفیت داده‌ها بر عملکرد الگوریتم ژنتیک
  • 46. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تکاملی دیگر
  • 47. مقایسه الگوریتم ژنتیک با الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر کلونی مورچگان
  • 48. مقایسه الگوریتم ژنتیک با الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر جستجوی تبرید شبیه‌سازی شده
  • 49. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی تیمی پرستاری
  • 50. تاثیر زمان‌بندی مناسب بر رضایت شغلی پرستاران
  • 51. ارتباط زمان‌بندی پرستاری با کیفیت مراقبت از بیمار
تگ‌ها: Algorithm Artificial Intelligence Constraint Satisfaction Evolutionary Algorithms GA Genetic Algorithms Healthcare Hospital Management Nurse Rostering Optimization Python Rostering Problems Scheduling Shift Scheduling Time Management

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.