, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 2. چرا بهینه‌سازی در صنعت اهمیت دارد؟
  • 3. نقش محاسبات در صنعت مدرن
  • 4. آشنایی با مفاهیم پایه: مدل، شبیه‌سازی و بهینه‌سازی
  • 5. مروری بر انواع فرآیندهای صنعتی قابل بهینه‌سازی
  • 6. مبانی ریاضیات برای بهینه‌سازی: جبر خطی
  • 7. مبانی ریاضیات برای بهینه‌سازی: حساب دیفرانسیل و انتگرال
  • 8. اصول اولیه الگوریتم و فلوچارت
  • 9. مفهوم پیچیدگی الگوریتم‌ها (Big O Notation)
  • 10. محیط‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای مورد نیاز
  • 11. مبانی برنامه‌نویسی پایتون: متغیرها، انواع داده و عملگرها
  • 12. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی و حلقه‌ها
  • 13. توابع، ماژول‌ها و کتابخانه‌ها در پایتون
  • 14. ساختارهای داده پایه: لیست، تاپل، دیکشنری
  • 15. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
  • 16. کار با فایل‌ها و ورودی/خروجی در مسائل صنعتی
  • 17. فرموله‌بندی مسائل بهینه‌سازی: تابع هدف
  • 18. فرموله‌بندی مسائل بهینه‌سازی: متغیرهای تصمیم و قیود
  • 19. دسته‌بندی مسائل بهینه‌سازی: خطی و غیرخطی
  • 20. بهینه‌سازی پیوسته در مقابل بهینه‌سازی گسسته
  • 21. بهینه‌سازی قطعی در مقابل بهینه‌سازی تصادفی
  • 22. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی خطی (Linear Programming)
  • 23. روش سیمپلکس برای حل مسائل LP
  • 24. مفهوم ناحیه موجه و نقاط گوشه
  • 25. تحلیل حساسیت و قیمت سایه در LP
  • 26. بهینه‌سازی عدد صحیح و عدد صحیح مختلط (MIP)
  • 27. روش‌های شاخه و کران (Branch and Bound)
  • 28. کاربردهای LP و MIP در برنامه‌ریزی تولید و لجستیک
  • 29. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی غیرخطی (Non-linear Programming)
  • 30. روش‌های مبتنی بر گرادیان: Gradient Descent
  • 31. روش‌های نیوتون و شبه‌نیوتون
  • 32. بهینه‌سازی بدون قید و با قید
  • 33. مقدمه‌ای بر روش‌های جستجوی هیوریستیک و متاهیوریستیک
  • 34. الگوریتم‌های تکاملی: الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)
  • 35. الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing)
  • 36. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
  • 37. بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-objective Optimization)
  • 38. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون: NumPy
  • 39. عملیات برداری و ماتریسی با NumPy
  • 40. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده‌های صنعتی
  • 41. کار با داده‌های سری زمانی در فرآیندهای صنعتی
  • 42. مقدمه‌ای بر کتابخانه SciPy و ماژول Optimize
  • 43. حل مسائل بهینه‌سازی با SciPy
  • 44. کتابخانه‌های تخصصی بهینه‌سازی: PuLP و Pyomo
  • 45. مدل‌سازی مسائل LP و MIP با Pyomo
  • 46. مصورسازی نتایج بهینه‌سازی با Matplotlib و Seaborn
  • 47. مفهوم محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 48. چرا برای بهینه‌سازی صنعتی به HPC نیاز داریم؟
  • 49. معماری کامپیوتر: CPU، حافظه، کش و گذرگاه داده
  • 50. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی: مفاهیم و چالش‌ها
  • 51. قوانین امدال و گوستافسون در محاسبات موازی
  • 52. طبقه‌بندی فلین: SISD, SIMD, MISD, MIMD
  • 53. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
  • 54. برنامه‌نویسی چندنخی (Multithreading) با ماژول `threading` پایتون
  • 55. برنامه‌نویسی چندفرآیندی (Multiprocessing) با ماژول `multiprocessing` پایتون
  • 56. مفهوم قفل‌ها (Locks) و همگام‌سازی در برنامه‌نویسی موازی
  • 57. مقدمه‌ای بر OpenMP برای موازی‌سازی در کدهای C/Fortran
  • 58. واسط پیام‌رسان (MPI): مفاهیم پایه
  • 59. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI
  • 60. ارتباطات گروهی (Collective Communications) در MPI
  • 61. استفاده از کتابخانه mpi4py برای برنامه‌نویسی MPI در پایتون
  • 62. معماری GPU و تفاوت آن با CPU
  • 63. مقدمه‌ای بر CUDA برای برنامه‌نویسی روی GPU
  • 64. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون برای GPU: CuPy و Numba
  • 65. شتاب‌دهی به محاسبات NumPy با استفاده از GPU
  • 66. مدل‌های برنامه‌نویسی ترکیبی (Hybrid MPI + OpenMP/CUDA)
  • 67. مقدمه‌ای بر کلاسترهای محاسباتی و شبکه‌های اتصال
  • 68. سیستم‌های فایل موازی و مدیریت I/O در HPC
  • 69. زمان‌بندهای کار (Job Schedulers) مانند SLURM و PBS
  • 70. پروفایل‌سنجی (Profiling) و شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 71. بهینه‌سازی عملکرد کد: بهینه‌سازی حافظه
  • 72. بهینه‌سازی عملکرد کد: بهینه‌سازی محاسباتی (Vectorization)
  • 73. مطالعه موردی ۱: بهینه‌سازی زمان‌بندی تولید در یک کارخانه
  • 74. پیاده‌سازی موازی الگوریتم زمان‌بندی تولید
  • 75. مطالعه موردی ۲: بهینه‌سازی زنجیره تأمین و لجستیک
  • 76. حل مسئله مسیریابی وسایل نقلیه (VRP) در مقیاس بزرگ
  • 77. مطالعه موردی ۳: بهینه‌سازی ترکیب مواد در صنایع شیمیایی
  • 78. شبیه‌سازی و بهینه‌سازی فرآیندهای دینامیک
  • 79. بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-based Optimization)
  • 80. مدل‌های جایگزین (Surrogate Models) برای کاهش بار محاسباتی
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بهینه‌سازی
  • 82. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع هدف پیچیده
  • 83. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای کنترل بهینه فرآیندها
  • 84. مفهوم دوقلوی دیجیتال (Digital Twin) در صنعت
  • 85. پیاده‌سازی یک دوقلوی دیجیتال ساده برای یک فرآیند صنعتی
  • 86. بهینه‌سازی آنلاین و کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 87. بهینه‌سازی استوار (Robust Optimization) در شرایط عدم قطعیت
  • 88. کمی‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 89. ابر محاسبات (Cloud Computing) برای HPC
  • 90. استفاده از سرویس‌های AWS, Azure, Google Cloud برای محاسبات سنگین
  • 91. کانتینرسازی (Docker) و ارکستراسیون (Kubernetes) برای برنامه‌های HPC
  • 92. بهترین شیوه‌ها در توسعه نرم‌افزارهای بهینه‌سازی صنعتی
  • 93. مدیریت نسخه (Git) برای پروژه‌های محاسباتی
  • 94. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌سازی
  • 95. ملاحظات اخلاقی در اتوماسیون و بهینه‌سازی صنعتی
  • 96. آینده محاسبات در بهینه‌سازی: محاسبات اگزامقیاس (Exascale)
  • 97. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و کاربرد آن در بهینه‌سازی
  • 98. جمع‌بندی دوره و پروژه‌های نهایی

📚 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی”

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

پیمایش به بالا