اکسپرس 24
کتاب الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی ماشین: از تئوری تا عمل

کتاب الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی ماشین: از تئوری تا عمل

تگ‌ها: artificial intelligence evolutionary algorithms flow shop GA genetic algorithm job shop machine learning machine scheduling matlab metaheuristic optimization parallel machine production planning python scheduling problems

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی ماشین: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی و الگوریتم‌های تکاملی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زمان‌بندی ماشین و چالش‌های آن
  • 2. مروری بر الگوریتم‌های کلاسیک زمان‌بندی
  • 3. مفاهیم پایه الگوریتم ژنتیک: کروموزوم، جمعیت، تناسب
  • 4. عملگرهای ژنتیکی: انتخاب، تقاطع و جهش
  • 5. تابع هدف در زمان‌بندی ماشین: معیارهای ارزیابی
  • 6. نمایش کروموزوم برای مسائل زمان‌بندی
  • 7. الگوریتم ژنتیک ساده برای یک مسئله زمان‌بندی
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون (یا متلب)
  • 9. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم ژنتیک: اندازه جمعیت، نرخ جهش، نرخ تقاطع
  • 10. معرفی انواع مسائل زمان‌بندی ماشین (Job Shop, Flow Shop, Parallel Machine)
  • 11. الگوریتم ژنتیک برای مسئله Job Shop Scheduling
  • 12. الگوریتم ژنتیک برای مسئله Flow Shop Scheduling
  • 13. الگوریتم ژنتیک برای مسئله Parallel Machine Scheduling
  • 14. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی با محدودیت‌ها
  • 15. زمان‌بندی ماشین با در نظر گرفتن زمان راه‌اندازی (Setup Time)
  • 16. زمان‌بندی ماشین با در نظر گرفتن اولویت‌بندی کارها
  • 17. الگوریتم ژنتیک ترکیبی با سایر روش‌های بهینه‌سازی
  • 18. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی چند هدفه
  • 19. بررسی موردی: زمان‌بندی ماشین در خط تولید
  • 20. بررسی موردی: زمان‌بندی ماشین در مراکز داده
  • 21. الگوریتم ژنتیک و زمان‌بندی ماشین در محیط‌های پویا
  • 22. استراتژی‌های تطبیقی برای الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی
  • 23. الگوریتم ژنتیک موازی برای مسائل بزرگ زمان‌بندی
  • 24. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی ماشین ابری
  • 25. مقایسه عملکرد الگوریتم ژنتیک با سایر روش‌های فراابتکاری
  • 26. تحلیل حساسیت الگوریتم ژنتیک به تغییرات ورودی
  • 27. بررسی اثر تابع هدف بر عملکرد الگوریتم ژنتیک
  • 28. بهبود الگوریتم ژنتیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 29. استفاده از شبکه‌های عصبی برای بهینه‌سازی الگوریتم ژنتیک
  • 30. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی منابع با الگوریتم ژنتیک
  • 31. مدل‌سازی ریاضی مسائل زمان‌بندی برای استفاده در الگوریتم ژنتیک
  • 32. پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک با استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی
  • 33. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای بهبود عملکرد الگوریتم ژنتیک
  • 34. تحلیل نتایج و تفسیر داده‌ها در مسائل زمان‌بندی
  • 35. روش‌های اعتبارسنجی نتایج الگوریتم ژنتیک
  • 36. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک در کاربردهای صنعتی
  • 37. آینده الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی ماشین و تحقیقات مرتبط
  • 38. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی ماشین با قابلیت اطمینان
  • 39. الگوریتم ژنتیک و زمان‌بندی ماشین در سیستم‌های تولید انعطاف‌پذیر
  • 40. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از الگوریتم ژنتیک و زمان‌بندی ماشین
  • 41. بررسی تاثیر الگوریتم ژنتیک بر کاهش هزینه‌های تولید
  • 42. الگوریتم ژنتیک و زمان‌بندی ماشین در صنایع خاص (صنایع هوافضا، خودرو، و غیره)
  • 43. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی ماشین در شبکه‌های توزیع شده
  • 44. الگوریتم‌های ژنتیک چند جمعیت برای مسائل زمان‌بندی پیچیده
  • 45. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم ژنتیک در زمان‌بندی
  • 46. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها برای بهبود کارایی الگوریتم ژنتیک
  • 47. استفاده از الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی ماشین با در نظر گرفتن محدودیت‌های منابع
  • 48. الگوریتم ژنتیک و زمان‌بندی ماشین در محیط‌های با عدم قطعیت
  • 49. بررسی کاربردهای الگوریتم ژنتیک در مسائل زمان‌بندی پروژه
  • 50. الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی ماشین با هدف کاهش زمان تاخیر
  • 51. الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی ماشین با هدف افزایش بهره‌وری
  • 52. الگوریتم ژنتیک برای زمان‌بندی ماشین با هدف کاهش مصرف انرژی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.