اکسپرس 24
کتاب مهندسی الگوریتم‌های جستجوی محلی با عملکرد بالا: از پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

کتاب مهندسی الگوریتم‌های جستجوی محلی با عملکرد بالا: از پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

تگ‌ها: C++ Optimization GPU Computing High Performance Optimization Hill Climbing Industrial Applications Local Search Machine Learning Integration Memetic Algorithms Metaheuristics Parallel Implementation Parameter Tuning Problem Benchmarks Simulated Annealing Tabu Search الگوریتم جستجوی محلی

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 مهندسی الگوریتم‌های جستجوی محلی با عملکرد بالا: از پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: الگوریتم‌های جستجوی محلی و بهینه‌سازی

موضوع میانی: الگوریتم‌های جستجوی محلی hautes performance (High-Performance Local Search)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تعریف جستجوی محلی و نقش آن در بهینه‌سازی ترکیبی
  • 2. تفاوت جستجوی محلی، جستجوی سراسری و متاورایی
  • 3. نمایش راه‌حل‌ها و ساختار داده‌های مناسب برای جستجوی محلی
  • 4. همسایه‌سازی: تعریف همسایه وطراحی عملگرهای همسایه‌سازی
  • 5. عملگرهای تعویض (swap) و применение آن در problèmes combinatoires
  • 6. عملگرهای انتقال (insert) و حذف‑افزودن
  • 7. عملگرهای معکوس (reverse) و применение در مسیرها
  • 8. عملگرهای 2-opt و 3-opt برای مشکل مسافر commis
  • 9. عملگرهای k-opt و تعمیم آن‌ها
  • 10. الگوریتم爬山 (Hill Climbing) : principه و پیاده‌سازی
  • 11. варианты Hill Climbing: steepest-ascent, first-choice, random-restart
  • 12. الگوریتم تمییز (Simulated Annealing) و برنامه ठंडה
  • 13. تنظیم parámetroهای Simulated Annealing: دمای اولیه، ضریب خنک‌سازی
  • 14. الگوریتم جستجوی ممنوعه (Tabu Search): لیست ممنوعه و آستانه
  • 15. استراتژی‌های به‌روزرسانی لیست ممنوعه و mécanisme aspiration
  • 16. الگوریتم جستجوی تکراری عمیق (Iterative Deepening A*) در فضاهای محلی
  • 17. الگوریتم جستجوی beam و تنظیم عرض beam
  • 18. الگوریتم genetیکی ترکیبی با عملگرهای جستجوی محلی (Memetic Algorithms)
  • 19. ترکیب جستجوی محلی با الگوریتم‌های تکاملی: استراتژی‌های تهیбриди
  • 20. الگوریتم colony چانه‌زنی (Ant Colony Optimization) و بهبود محلی
  • 21. الگوریتم جرмуه (Particle Swarm Optimization) و operators محلی
  • 22. استخراج ویژگی‌های paysage fitness و تحلیل Landschaft
  • 23. تحلیل پیچیدگی زمانی عملگرهای همسایه‌سازی
  • 24. بهینه‌سازی پارامترها با روش‌های تست حساسی (Parameter Tuning)
  • 25. استفاده از متدולוגی Design of Experiments (DOE) برای تنظیم الگوریتم
  • 26. تست عملکرد روی معیارهای استاندارد: TSPLIB, QAPLIB, CSPLIB
  • 27. ارزیابی پایداری و تقارب算法 به moyen运行
  • 28. معیارهای کیفیت: gap به optimum، توزیع نتایج، زمان حل
  • 29. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش فضای جستجو
  • 30. کاهش بعد با تکنیک‌های clustering و aggregation
  • 31. استفاده از ساختارهای دادهٔ پیشرفته:堆, hash tables, tries برای جستجوی همسایه
  • 32. بهینه‌سازی حافظه و کش برای算法‌های جستجوی محلی در C++
  • 33. parallelizing local search: multi‑threaded و GPU implementations
  • 34. استفاده از OpenMP و MPI برای مقیاس‌پذیری
  • 35. به‌کارگیری الگوریتم‌های جستجوی محلی در محیط‌های cloud
  • 36. طراحی فریم‌ورک عمومی جستجوی محلی (مثلاً در框架如 LocalSearchLib)
  • 37. تست واحد و تست regression برای کد جستجوی محلی
  • 38. عیب‌یابی و profiling با ابزارهای perf, valgrind, gprof
  • 39. بهینه‌سازی کامپایلر: flag‌های -O3, -march=native, vectorization
  • 40. استفاده از intrinsic‌های SIMD برای تسریع عملگرهای همسایه
  • 41. تولید همسایه‌های تصادفی موثر با generators پیشرفته
  • 42. استراتژی‌های逃局部 óptima: perturbasi و kicks
  • 43. الگوریتم hybridizing local search with exact methods (branch and bound)
  • 44. استفاده از cut و relaxation در فریمورک branch-and-cut-local
  • 45. به‌کارگیری heuristics پایانی برای تایید بهینگی راه‌حل
  • 46. ایجاد نمونه‌های تست تصادفی و معیارهای benchmarking
  • 47. تحلیل Esperiencia de运行 بر روی معماری‌های مختلف (Intel, AMD, ARM)
  • 48. پایش انرژی و harma برای算法‌های جستجوی محلی در سیستم‌های嵌入ه
  • 49. به‌کارگیری در صنایع: لوじستیک، برنامه‌ریزی üretن، طراحی مدار
  • 50. مطالعه مورد: بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل با JSSP
  • 51. مطالعه مورد: تخصیص منابع در مرکز داده
  • 52. مطالعه مورد: طراحی مدار VLSI با بهینه‌سازی置放
  • 53. مطالعه مورد: sintetز پروتئین و پیش‌بینی ساختار
  • 54. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بهترین عملگر همسایه
  • 55. یادگیری تقویتی برای انتخاب دینامیک عملگرها
  • 56. استخراج قوانین از داده‌های اجرا (online learning)
  • 57. به‌کارگیری ميتالدل‌های Bayesian Optimization برای پارامترها
  • 58. ترکیب جستجوی محلی با مدل‌هایSurrogate (Kriging, RBF)
  • 59. استراتژی‌های مقابله با عدم قطعیت و noise در تابع هدف
  • 60. به‌کارگیری در problemas dinâmیک: تغییرات زمان‌محور هدف
  • 61. به‌روزرسانی حل‌حل در زمان واقعی (online local search)
  • 62. استفاده از جستجوی محلی در آموزش ماشین تقویتی (RL)
  • 63. به‌کارگیری در مشاكل چندهدفه: Pareto-local search
  • 64. توسعه arc‑weighted و scalarization برای multi‑objective
  • 65. به‌کارگیری در شبکه‌های عصبی: pruning و quantization با جستجوی محلی
  • 66. بهینه‌سازی هايپرپارامترهای مدل‌های deep learning با LS
  • 67. به‌کارگیری در طراحی آزمایشات و بهینه‌سازی فرآیندهای شیمیایی
  • 68. به‌کارگیری در برنامه‌ریزی پروژه و تخصیص منابع (PERT/CPM)
  • 69. بررسی أحدث پژوهش‌ها و روندهای آینده در算법‌های جستجوی محلی
  • 70. پروژه capstone: پیاده‌سازی یک solver محلی کامل برای مشکل انتخاب‌شده

📚 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.