کتاب مسیریابی بهینه برای دوچرخه‌سواران و عابران پیاده 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 مسیریابی بهینه برای دوچرخه‌سواران و عابران پیاده

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی

موضوع میانی: بهینه‌سازی در مسیریابی بهینه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مسیریابی و اهمیت آن برای دوچرخه‌سواران و عابران پیاده
  • 2. اصول اولیه گراف‌ها و الگوریتم‌های گراف برای مسیریابی
  • 3. نمایندگی گراف‌ها: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 4. جستجوی عمق اول (DFS) برای مسیریابی
  • 5. جستجوی عرض اول (BFS) برای مسیریابی
  • 6. الگوریتم‌های دیجسترا و بل من برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر
  • 7. پیاده‌سازی الگوریتم دیجسترا در پایتون
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم بل من در پایتون
  • 9. درک مفهوم هزینه‌ها در مسیریابی: زمان، مسافت، شیب، ترافیک
  • 10. استفاده از داده‌های OpenStreetMap برای مسیریابی
  • 11. کتابخانه‌های مسیریابی پایتون: NetworkX، osmnx
  • 12. تحلیل داده‌های OpenStreetMap: استخراج اطلاعات جغرافیکی
  • 13. ایجاد یک مدل شبکه برای مسیریابی دوچرخه‌سواران و عابران پیاده
  • 14. مسیریابی مبتنی بر زمان تخمینی سفر (ETA)
  • 15. مسیریابی با در نظر گرفتن شیب مسیر برای دوچرخه‌سواران
  • 16. مسیریابی با در نظر گرفتن سطح خیابان برای عابران پیاده
  • 17. مسیریابی با در نظر گرفتن شرایط آب و هوایی
  • 18. مسیریابی با در نظر گرفتن محدودیت‌های زمانی
  • 19. مسیریابی چند-هدفی: زمان، مسافت، ایمنی
  • 20. بهینه‌سازی مسیریابی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 21. بهینه‌سازی مسیریابی با استفاده از الگوریتم‌های تبرید شبیه‌سازی شده
  • 22. بهینه‌سازی مسیریابی با استفاده از جستجوی تابو
  • 23. مسائل برنامه‌ریزی مسیر چندگانه: یافتن مسیرهای متعدد
  • 24. مسیریابی با در نظر گرفتن محدودیت ظرفیت جاده‌ها
  • 25. مسائل مسیریابی دینامیک: تغییر شرایط جاده‌ای در طول مسیر
  • 26. استفاده از API‌های مسیریابی گوگل، OpenRouteService و Mapbox
  • 27. ارزیابی کیفیت مسیرها: مقایسه مسیرهای مختلف
  • 28. بهبود الگوریتم‌های مسیریابی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 29. پیش‌بینی زمان سفر با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 31. مسیریابی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 32. کاربرد مسیریابی در برنامه‌های موبایل برای دوچرخه‌سواران و عابران پیاده
  • 33. نکات عملی برای توسعه برنامه‌های مسیریابی
تگ‌ها: OpenStreetMap الگوریتم های مسیریابی بهینه سازی مسیر شبکه های عصبی در مسیریابی گراف ها در مسیریابی مسیر یابی پیاده مسیر یابی دوچرخه مسیریابی پویا مسیریابی پیاده روی مسیریابی چند هدفه مسیریابی دوچرخه سواری مسیریابی شهری مسیریابی مبتنی بر زمان مسیریابی مبتنی بر هزینه یادگیری ماشین در مسیریابی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.