فلش‌کارت‌های آموزشی جامع: پیاده‌سازی و کاربرد الگوریتم‌های جستجوی زیربهینه محدود در بهینه‌سازی برنامه‌ریزی شهری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع: پیاده‌سازی و کاربرد الگوریتم‌های جستجوی زیربهینه محدود در بهینه‌سازی برنامه‌ریزی شهری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بهینه‌سازی در برنامه‌ریزی شهری

موضوع میانی: جستجوی زیربهینه محدود (Bounded Suboptimal Search) برای برنامه‌ریزی شهری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه جستجوی هیوریستیک و زیربهینه
• 2. معرفی الگوریتم A* و محدودیت‌های بهینه بودن
• 3. اصل باند محدود (Bounded Suboptimality) و پارامتر ε
• 4. مقایسه جستجوی بهینه، زیربهینه محدود و آنی (Anytime)
• 5. معماری کلی سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری شهری
• 6. نموذج‌سازی مسائل برنامه‌ریزی شهری به صورت گراف جستجو
• 7. تعریف توابع هزینه چندهدفه: ترافیک، انرژی، न्याय اجتماعی، محیط زیست
• 8. طراحی هیوریستیک‌های قابل محاسبه برای شبکه‌های شهری
• 9. الگوریتم Weighted A* و تحلیل تضمین باند
• 10. الگوریتم Explicit Estimation Search (EES) و کاربردها
• 11. الگوریتم A*ε و تنظیم پارامتر ε در مسائل شهری
• 12. الگوریتم Bounded A* (BA*) برای محدودیت‌های زمانی سخت
• 13. تکنیک‌های پرونینگ (Pruning) با حفظ تضمین باند
• 14. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی هیوریستیک‌های قوی
• 15. ادغام داده‌های GIS در граф جستجوی شهری
• 16. مدل‌سازی محدودیت‌های فیزیکی: پهنه‌بندی، ارتفاع، زیرساخت‌ها
• 17. بهینه‌سازی چندهدفه با جستجوی زیربهینه محدود
• 18. معماری ماژولار برای افزودن محدودیت‌های جدید در طول اجرا
• 19. پیاده‌سازی پروتوتایپ در Python: کتابخانه NetworkX و heapq
• 20. بهینه‌سازی کد برای مقیاس‌های کلان‌شهری (مليارد یال)
• 21. استفاده از پردازش موازی و GPU در جستجوی باند محدود
• 22. ارزیابی کیفیت راه‌حل: Gap به بهینه، زمان اجرا، حافظه
• 23. مطالعه موردی: بهینه‌سازی شبکه مترو با Bounded Suboptimal Search
• 24. مطالعه موردی: طراحی طرح‌های استفاده از زمین با محدودیت باند
• 25. مطالعه موردی: مدیریت ترافیک بلادرنگ با الگوریتم‌های Anytime
• 26. تحلیل حساسیت به پارامتر ε در سناریوهای مختلف
• 27. استراتژی‌های تنظیم پویای ε بر اساس فشار زمانی
• 28. ادغام با سیستم‌های شبیه‌سازی ترافیک (SUMO, MATSim)
• 29. توسعه API برای ارتباط با سامانه‌های شهر هوشمند
• 30. تست واحد و یکپارچگی برای ماژول‌های جستجو
• 31. استفاده از داکر و کوبرنتیس برای استقرار مقیاس‌پذیر
• 32. معماری رویدادمحور برای به‌روزرسانی داده‌های شهری لحظه‌ای
• 33. امنیت و حریم خصوصی در داده‌های مکان‌یابی
• 34. ارزیابی اقتصادی: تحلیل هزینه-فایده راه‌حل‌های زیربهینه
• 35. رویکردهای یادگیری تقویتی برای بهبود هیوریستیک
• 36. مقایسه با روش‌های کلاسیک: برنامه‌ریزی خطی، ژنتیک، مورچه‌ها
• 37. نمایش بصری نتایج: 열맵، انیمیشن رشد شبکه
• 38. تولید گزارش‌های خودکار برای تصمیم‌گیرندگان شهرداری
• 39. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های تاریخی
• 40. استراتژی‌های تست A/B برای مقایسه الگوریتم‌ها در تولید
• 41. پیاده‌سازی رابط کاربری وب با React و Mapbox GL
• 42. استفاده از WebAssembly برای اجرای موتور جستجو در مرورگر
• 43. مدیریت خطا و بازیابی در محیط‌های تولید
• 44. مستندسازی کد و راهنمای توسعه‌دهنده
• 45. آموزش تیم‌های عملیاتی برای نظارت بر سیستم
• 46. بررسی اخلاقی: توزیع عادلانه منابع شهری
• 47. آینده‌نگری: جستجوی زیربهینه محدود در شهرهای هوشمند نسل بعد
• 48. پروژه نهایی: طراحی و اجرای یک سیستم کامل برای یک شهر متوسط