, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش ژنتیکی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش ژنتیکی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی و محاسبات تکاملی
  • 2. تاریخچه و الهام بیولوژیکی الگوریتم‌های ژنتیکی
  • 3. چرا الگوریتم‌های ژنتیکی به محاسبات سطح بالا نیاز دارند؟
  • 4. مروری بر مفاهیم کلیدی محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 5. معماری کامپیوترهای مدرن: CPU، حافظه و گذرگاه‌ها
  • 6. مفاهیم پایه موازی‌سازی: Task Parallelism و Data Parallelism
  • 7. قانون امدال و قانون گوستافسون: محدودیت‌ها و پتانسیل‌های موازی‌سازی
  • 8. آماده‌سازی محیط توسعه: کامپایلرها، کتابخانه‌ها و ابزارها
  • 9. ساختار یک الگوریتم ژنتیک استاندارد (سریال)
  • 10. نمایش کروموزوم: کدگذاری باینری، حقیقی و جایگشتی
  • 11. ایجاد جمعیت اولیه: روش‌های تصادفی و هیوریستیک
  • 12. تابع برازش (Fitness Function): طراحی و اهمیت آن
  • 13. چالش‌های طراحی تابع برازش کارآمد
  • 14. عملگر انتخاب (Selection): روش چرخ رولت (Roulette Wheel)
  • 15. عملگر انتخاب: روش تورنمنت (Tournament Selection)
  • 16. عملگر انتخاب: روش رتبه‌بندی (Rank-based Selection)
  • 17. عملگر تقاطع (Crossover): تقاطع تک نقطه‌ای و دو نقطه‌ای
  • 18. عملگر تقاطع: تقاطع یکنواخت (Uniform Crossover)
  • 19. عملگر جهش (Mutation): جهش بیتی، گاوسی و جابجایی
  • 20. مفهوم نخبه‌گرایی (Elitism) و تاثیر آن بر همگرایی
  • 21. شرایط توقف الگوریتم: نسل، زمان و همگرایی
  • 22. پیاده‌سازی یک الگوریتم ژنتیک ساده برای مسئله OneMax
  • 23. تجزیه و تحلیل پارامترها: نرخ تقاطع، نرخ جهش و اندازه جمعیت
  • 24. مشکل همگرایی زودرس و راه‌های مقابله با آن
  • 25. معرفی مدل‌های حافظه مشترک (Shared Memory) و حافظه توزیع شده (Distributed Memory)
  • 26. آشنایی با OpenMP برای برنامه‌نویسی موازی در حافظه مشترک
  • 27. آشنایی با MPI برای برنامه‌نویسی موازی در حافظه توزیع شده
  • 28. آشنایی با GPGPU و معماری CUDA برای پردازنده‌های گرافیکی
  • 29. طبقه‌بندی فلین (Flynn's Taxonomy): SISD, SIMD, MISD, MIMD
  • 30. فرصت‌های موازی‌سازی در الگوریتم ژنتیک
  • 31. مدل موازی سراسری (Global Parallel Model): ارباب-برده (Master-Slave)
  • 32. پیاده‌سازی مدل ارباب-برده با استفاده از OpenMP
  • 33. پیاده‌سازی مدل ارباب-برده با استفاده از MPI
  • 34. تحلیل سربار ارتباطی در مدل ارباب-برده
  • 35. مدل جزیره‌ای (Island Model) یا الگوریتم ژنتیک توزیع شده (Coarse-grained)
  • 36. توپولوژی‌های مهاجرت در مدل جزیره‌ای: حلقه، ستاره و شبکه
  • 37. پارامترهای کلیدی مدل جزیره‌ای: نرخ و فرکانس مهاجرت
  • 38. پیاده‌سازی مدل جزیره‌ای با استفاده از MPI
  • 39. مزایا و معایب مدل جزیره‌ای در مقایسه با مدل سراسری
  • 40. مدل سلولی (Cellular Model) یا دانه‌ریز (Fine-grained)
  • 41. ساختارهای همسایگی در مدل سلولی
  • 42. پیاده‌سازی مدل سلولی و چالش‌های آن
  • 43. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models): ترکیب مدل جزیره‌ای و ارباب-برده
  • 44. انتخاب مدل موازی‌سازی مناسب برای مسائل مختلف
  • 45. معیارهای ارزیابی عملکرد: تسریع (Speedup) و کارایی (Efficiency)
  • 46. پروفایل‌سازی (Profiling) کد سریال: شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
  • 47. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ مانند gprof و Valgrind
  • 48. بهینه‌سازی سطح کد: بازکردن حلقه‌ها (Loop Unrolling) و توابع درون‌خطی (Inlining)
  • 49. الگوهای دسترسی به حافظه و بهینه‌سازی حافظه نهان (Cache Optimization)
  • 50. اهمیت همجواری داده‌ها (Data Locality)
  • 51. انتخاب ساختمان داده‌های بهینه برای الگوریتم ژنتیک
  • 52. بردارسازی (Vectorization) و استفاده از دستورات SIMD
  • 53. مقدمه‌ای بر دستورات SSE و AVX در پردازنده‌های x86
  • 54. بهینه‌سازی تابع برازش با استفاده از SIMD Intrinsics
  • 55. شتاب‌دهی الگوریتم ژنتیک با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 56. مبانی برنامه‌نویسی CUDA: کرنل‌ها، بلاک‌ها و نخ‌ها
  • 57. انتقال تابع برازش به یک کرنل CUDA
  • 58. مدیریت حافظه در GPU: انتقال داده بین میزبان (Host) و دستگاه (Device)
  • 59. موازی‌سازی عملگرهای انتخاب و جهش بر روی GPU
  • 60. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در CUDA برای افزایش کارایی
  • 61. عملیات ناهمگام (Asynchronous Operations) و استریم‌ها در CUDA
  • 62. چالش‌های متعادل‌سازی بار (Load Balancing) در الگوریتم‌های ژنتیک موازی
  • 63. راهکارهای متعادل‌سازی بار ایستا و پویا
  • 64. کاهش سربار ارتباطی در MPI: بسته‌بندی داده‌ها
  • 65. استفاده از ارتباطات غیرمسدودکننده (Non-blocking) در MPI
  • 66. استفاده از عملیات جمعی (Collective Operations) در MPI
  • 67. تنظیم پیشرفته پارامترهای الگوریتم با استفاده از روش‌های فراابتکاری (Meta-optimization)
  • 68. کامپایلرها و فلگ‌های بهینه‌سازی (`-O3`, `-march=native`)
  • 69. معرفی کتابخانه‌های تخصصی الگوریتم ژنتیک (مانند DEAP, GALib, ParadisEO)
  • 70. استفاده از کتابخانه‌های ریاضیاتی سطح بالا (مانند BLAS, MKL)
  • 71. ابزارهای پیشرفته پروفایلینگ: Intel VTune Profiler
  • 72. ابزارهای پروفایلینگ GPU: NVIDIA Nsight Systems/Compute
  • 73. دیباگ کردن برنامه‌های موازی: چالش‌ها و تکنیک‌ها
  • 74. استفاده از کانتینرها (Docker, Singularity) برای تکرارپذیری آزمایش‌ها
  • 75. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت کار در خوشه‌های کامپیوتری (SLURM, PBS)
  • 76. نوشتن اسکریپت‌های ارسال کار (Job Submission Scripts)
  • 77. مدیریت منابع و تخصیص گره‌ها (Nodes) و هسته‌ها (Cores)
  • 78. مطالعه موردی ۱: حل مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP)
  • 79. پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سریال TSP با GA
  • 80. موازی‌سازی حل TSP با مدل جزیره‌ای روی یک خوشه
  • 81. مقایسه عملکرد و تحلیل نتایج
  • 82. مطالعه موردی ۲: انتخاب ویژگی (Feature Selection) در یادگیری ماشین
  • 83. طراحی تابع برازش برای انتخاب ویژگی
  • 84. شتاب‌دهی فرآیند با استفاده از GPU
  • 85. مطالعه موردی ۳: بهینه‌سازی طراحی مهندسی (مانند شکل بال هواپیما)
  • 86. کدگذاری و تابع برازش برای مسائل با پارامترهای حقیقی
  • 87. استفاده از مدل ترکیبی برای بهینه‌سازی
  • 88. تحلیل و بصری‌سازی نتایج: نمودارهای همگرایی و تسریع
  • 89. اشتباهات رایج در پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک موازی
  • 90. مقایسه الگوریتم ژنتیک با سایر الگوریتم‌های تکاملی (PSO, ACO)
  • 91. الگوریتم‌های ژنتیک ترکیبی با روش‌های جستجوی محلی (Memetic Algorithms)
  • 92. روندهای نوظهور: سخت‌افزارهای تخصصی و FPGA
  • 93. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک کوانتومی
  • 94. ادغام الگوریتم‌های ژنتیک با یادگیری عمیق
  • 95. خلاصه دوره و مرور بهترین شیوه‌ها
  • 96. راهنمای انجام پروژه نهایی: انتخاب مسئله، پیاده‌سازی و گزارش‌دهی
  • 97. **تکنیک‌های موازی‌سازی الگوریتم ژنتیک: مدل‌های جزیره‌ای، مهاجرت و الگوریتم‌های ژنتیک ناهمزمان.**
  • 98. **بهینه‌سازی عملگرهای ژنتیکی: انتخاب، ترکیب و جهش تطبیقی برای بهبود همگرایی.**
  • 99. **ادغام الگوریتم‌های ژنتیکی با سایر روش‌های بهینه‌سازی: هیبریداسیون و محاسبات ابری.**
  • 100. **کاربردهای پیشرفته و مطالعات موردی: بهینه‌سازی چند هدفه، یادگیری ماشین و علوم داده.**

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش ژنتیکی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا