, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی ترافیک

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 مدل‌های شبیه‌سازی ترافیک

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مبانی شبیه‌سازی ترافیک**
  • 2. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی ترافیک و اهمیت آن
  • 3. چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی‌های مقیاس بزرگ
  • 4. آشنایی با محاسبات سطح بالا (HPC) و کاربرد آن در ترافیک
  • 5. انواع مدل‌های شبیه‌سازی: میکروسکوپیک، مزوسکوپیک و ماکروسکوپیک
  • 6. معیارهای کلیدی عملکرد: زمان اجرا، توان پردازشی و مقیاس‌پذیری
  • 7. چرخه حیات یک پروژه شبیه‌سازی و بهینه‌سازی
  • 8. آشنایی با ابزارها و پلتفرم‌های رایج (SUMO, Aimsun, Vissim)
  • 9. معماری یک شبیه‌ساز ترافیک پایه
  • 10. آماده‌سازی محیط توسعه و کامپایلرها
  • 11. تعریف پروژه دوره: ساخت و بهینه‌سازی یک شبیه‌ساز ساده
  • 12. برنامه‌نویسی و مهندسی نرم‌افزار برای شبیه‌سازی**
  • 13. انتخاب زبان برنامه‌نویسی: C++ و Python برای عملکرد بالا
  • 14. مبانی ساختارهای داده برای شبیه‌سازی: گراف‌ها، لیست‌های پیوندی و صف‌ها
  • 15. نمایش شبکه معابر با استفاده از گراف‌ها
  • 16. الگوریتم‌های مسیریابی پایه: دایکسترا و A*
  • 17. اصول طراحی شیءگرا (OOP) در مدل‌سازی عامل‌ها (وسایل نقلیه)
  • 18. الگوهای طراحی نرم‌افزار مرتبط: Agent, Observer, Singleton
  • 19. مدیریت حافظه در C++: پوینترها، تخصیص حافظه دینامیک و پوینترهای هوشمند
  • 20. کنترل نسخه با Git برای پروژه‌های تیمی
  • 21. تکنیک‌های تست و اعتبارسنجی کد (Unit Testing)
  • 22. اصول کدنویسی تمیز و بهینه‌سازی‌های اولیه در سطح کد
  • 23. اصول مدل‌سازی ترافیک**
  • 24. مدل‌سازی عامل‌محور (Agent-Based Modeling) برای وسایل نقلیه
  • 25. مدل‌های پیروی از خودرو (Car-Following Models): مدل IDM
  • 26. مدل‌های تغییر خط (Lane-Changing Models)
  • 27. شبیه‌سازی گسسته-رویداد (Discrete-Event Simulation)
  • 28. پیاده‌سازی حلقه اصلی شبیه‌سازی (Simulation Loop)
  • 29. کالیبراسیون و اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 30. وارد کردن داده‌های شبکه از منابع واقعی (مانند OpenStreetMap)
  • 31. مدل‌سازی تقاطع‌ها و چراغ‌های راهنمایی
  • 32. شبیه‌سازی رویدادهای تصادفی و حوادث ترافیکی
  • 33. تولید تقاضای سفر و ماتریس مبدأ-مقصد (OD Matrix)
  • 34. تحلیل عملکرد و پروفایلینگ**
  • 35. مقدمه‌ای بر پروفایلینگ و شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
  • 36. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ مبتنی بر نمونه‌برداری (gprof, perf)
  • 37. تحلیل مصرف حافظه و شناسایی نشت حافظه (Valgrind)
  • 38. تمایز بین گلوگاه‌های پردازشی، حافظه و ورودی/خروجی
  • 39. قانون امدال (Amdahl's Law) و محدودیت‌های موازی‌سازی
  • 40. قانون گوستافسون (Gustafson's Law) و مقیاس‌پذیری
  • 41. طراحی بنچمارک‌های مؤثر برای ارزیابی عملکرد
  • 42. مفاهیم بنیادی معماری کامپیوتر و HPC**
  • 43. معماری پردازنده‌های مدرن: Pipeline, Superscalar, Out-of-Order Execution
  • 44. سلسله مراتب حافظه: رجیسترها، کش (L1, L2, L3)، حافظه اصلی و دیسک
  • 45. اهمیت محلی بودن داده‌ها (Data Locality): فضایی و زمانی
  • 46. طبقه‌بندی فلین (Flynn's Taxonomy): SISD, SIMD, MISD, MIMD
  • 47. مفاهیم موازی‌سازی داده (Data Parallelism) و موازی‌سازی وظیفه (Task Parallelism)
  • 48. معماری حافظه اشتراکی (Shared Memory) در مقابل حافظه توزیع‌شده (Distributed Memory)
  • 49. شبکه‌های اتصال داخلی (Interconnects) در کلاسترهای HPC
  • 50. تفاوت هم‌روندی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 51. مفهوم مقیاس‌پذیری قوی (Strong Scaling) و ضعیف (Weak Scaling)
  • 52. برنامه‌نویسی موازی با حافظه اشتراکی (OpenMP)**
  • 53. مقدمه‌ای بر OpenMP و مدل Fork-Join
  • 54. ایجاد ناحیه‌های موازی با دستور `parallel`
  • 55. موازی‌سازی حلقه‌ها با دستور `for`
  • 56. مدیریت متغیرها: `private`, `shared`, `firstprivate`
  • 57. همگام‌سازی (Synchronization): `critical`, `atomic`, `barrier`
  • 58. کاهش (Reduction) در عملیات موازی
  • 59. شناسایی و جلوگیری از شرایط رقابتی (Race Conditions)
  • 60. مشکل اشتراک کاذب (False Sharing) و راه‌های مقابله با آن
  • 61. موازی‌سازی وظیفه‌گرا با `tasks` در OpenMP
  • 62. کاربرد OpenMP در به‌روزرسانی وضعیت وسایل نقلیه
  • 63. برنامه‌نویسی موازی با حافظه توزیع‌شده (MPI)**
  • 64. مقدمه‌ای بر MPI و مدل ارسال پیام
  • 65. ارتباطات نقطه به نقطه: `MPI_Send` و `MPI_Recv`
  • 66. ارتباطات جمعی (Collective Communications): `MPI_Bcast`, `MPI_Scatter`, `MPI_Gather`
  • 67. عملیات کاهش جمعی: `MPI_Reduce` و `MPI_Allreduce`
  • 68. تقسیم دامنه (Domain Decomposition) برای شبکه‌های ترافیکی
  • 69. مفهوم سلول‌های هاله (Ghost/Halo Cells) برای مدیریت مرزها
  • 70. استراتژی‌های توازن بار (Load Balancing) بین فرآیندها
  • 71. پیاده‌سازی مدل ترکیبی MPI + OpenMP
  • 72. تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته**
  • 73. موازی‌سازی در سطح دستورالعمل (SIMD) و برداری‌سازی (Vectorization)
  • 74. استفاده از دستورات ذاتی (Intrinsics) پردازنده (AVX, SSE)
  • 75. بهینه‌سازی کامپایلر و فلگ‌های مرتبط (`-O3`, `-march=native`)
  • 76. چینش داده‌ها: ساختار آرایه‌ها (SoA) در مقابل آرایه ساختارها (AoS)
  • 77. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه کش (Cache-Oblivious Algorithms)
  • 78. پیش‌واکشی داده (Prefetching)
  • 79. بهینه‌سازی ورودی/خروجی (I/O) در شبیه‌سازی‌های بزرگ
  • 80. استفاده از فرمت‌های داده موازی و باینری (HDF5, NetCDF)
  • 81. بهینه‌سازی‌های الگوریتمی: جایگزینی الگوریتم‌های کند
  • 82. محاسبات با شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU Computing)**
  • 83. معماری GPU: هسته‌ها، Warp/Wavefront، حافظه اشتراکی
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 85. مفاهیم Grid, Block, Thread در CUDA
  • 86. سلسله مراتب حافظه در CUDA: Global, Shared, Constant, Local
  • 87. نوشتن و اجرای اولین کرنل (Kernel) در CUDA
  • 88. نگاشت عامل‌های ترافیک به نخ‌های CUDA
  • 89. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه سراسری (Coalesced Access)
  • 90. جلوگیری از واگرایی انشعاب (Branch Divergence) در Warp
  • 91. استفاده از عملیات اتمی (Atomic Operations) برای مدیریت تداخل‌ها
  • 92. انتقال بهینه داده بین میزبان (CPU) و دستگاه (GPU)
  • 93. پروفایلینگ برنامه‌های CUDA با استفاده از NVIDIA Nsight
  • 94. اجرای شبیه‌سازی در مقیاس بزرگ**
  • 95. کار با کلاسترهای HPC و سیستم‌های مدیریت کار (Slurm, PBS)
  • 96. استفاده از کانتینرها (Docker, Singularity) برای تکرارپذیری محیط
  • 97. مدیریت داده‌های خروجی حجیم
  • 98. تکنیک‌های بصری‌سازی درجا (In-Situ Visualization) با ParaView Catalyst
  • 99. ایجاد نقاط بازرسی (Checkpointing) برای شبیه‌سازی‌های طولانی
  • 100. راهکارهای تحمل خطا (Fault Tolerance)

📚 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 مدل‌های شبیه‌سازی ترافیک”

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

پیمایش به بالا