کتاب آف‌لودینگ استراتژیک وظایف حساس به تاخیر در IoT: مدل‌سازی اقتصادی، نظریه بازی و مکانیزم‌های انگیزشی

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب آف‌لودینگ استراتژیک وظایف حساس به تاخیر در IoT: مدل‌سازی اقتصادی، نظریه بازی و مکانیزم‌های انگیزشی

موضوع کلی: بهینه‌سازی و مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده نوین

موضوع میانی: استراتژی‌های پیشرفته آف‌لودینگ وظایف در رایانش لبه‌ای

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT) و کاربردهای آن
  • 2. معرفی رایانش ابری، مه‌ و لبه (Cloud, Fog, and Edge Computing)
  • 3. مقایسه معماری‌های رایانش لبه، مه و ابر
  • 4. چالش‌های محاسباتی و منابع محدود در دستگاه‌های IoT
  • 5. آف‌لودینگ وظایف (Task Offloading) به عنوان یک راه‌حل کلیدی
  • 6. اهمیت تاخیر (Latency) در کاربردهای حساس IoT (مانند سلامت هوشمند و خودروهای خودران)
  • 7. مقدمه‌ای بر مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 8. نگاهی اجمالی به نظریه بازی و مدل‌های اقتصادی در مهندسی
  • 9. اهداف و ساختار کلی دوره آموزشی
  • 10. مروری بر مقاله الهام‌بخش دوره و نوآوری‌های آن
  • 11. مدل‌سازی وظایف در سیستم‌های IoT
  • 12. پارامترهای کلیدی یک وظیفه: حجم محاسباتی و حجم داده
  • 13. انواع مدل‌های آف‌لودینگ: باینری (Binary) و جزئی (Partial)
  • 14. مدل‌سازی سیستم: دستگاه‌های IoT، شبکه‌های ارتباطی و سرورهای لبه
  • 15. مدل‌سازی کانال ارتباطی بی‌سیم و نرخ انتقال داده
  • 16. مدل‌سازی تاخیر: تاخیر پردازش محلی
  • 17. مدل‌سازی تاخیر: تاخیر انتقال داده (Uplink/Downlink)
  • 18. مدل‌سازی تاخیر: تاخیر پردازش در سرور لبه
  • 19. مدل‌سازی مصرف انرژی: پردازش محلی و انتقال داده
  • 20. کیفیت خدمات (QoS) و کیفیت تجربه (QoE) در آف‌لودینگ
  • 21. معیارهای ارزیابی عملکرد در سیستم‌های آف‌لودینگ
  • 22. مبانی نظریه اقتصاد خرد برای مدیریت منابع
  • 23. مدل‌سازی سمت تقاضا: دستگاه‌های IoT به عنوان مصرف‌کننده منابع
  • 24. تابع مطلوبیت (Utility Function) برای کاربران IoT
  • 25. مفهوم کاهش مطلوبیت حاشیه‌ای (Diminishing Marginal Utility)
  • 26. مدل‌سازی سمت عرضه: سرورهای لبه به عنوان ارائه‌دهنده خدمات
  • 27. تابع هزینه (Cost Function) برای سرورهای لبه
  • 28. مفهوم تعادل بازار (Market Equilibrium) در سیستم‌های آف‌لودینگ
  • 29. انواع مکانیزم‌های قیمت‌گذاری: ثابت، پویا و مبتنی بر استفاده
  • 30. قیمت‌گذاری پویا بر اساس بار کاری سرور (Congestion Pricing)
  • 31. چالش‌های تعیین قیمت بهینه برای منابع محاسباتی
  • 32. مقدمه‌ای بر نظریه بازی و عناصر اصلی آن
  • 33. بازی‌کنان (Players)، استراتژی‌ها (Strategies) و توابع سود (Payoff)
  • 34. طبقه‌بندی بازی‌ها: ایستا، پویا، با اطلاعات کامل و ناقص
  • 35. بازی‌های غیرهمکارانه (Non-Cooperative Games)
  • 36. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) و نحوه یافتن آن
  • 37. بازی معمای زندانی (Prisoner's Dilemma) در سناریوهای آف‌لودینگ
  • 38. بازی‌های استکلبرگ (Stackelberg Games): مدل رهبر و پیرو
  • 39. اهمیت بازی استکلبرگ در مدل‌سازی تعامل سرور و کاربر
  • 40. تعادل کامل زیربازی (Subgame Perfect Nash Equilibrium)
  • 41. بازی‌های بیزی (Bayesian Games) و اطلاعات نامتقارن
  • 42. مقدمه‌ای بر حراج‌ها (Auctions) به عنوان یک بازی استراتژیک
  • 43. تبدیل مسئله آف‌لودینگ به یک بازی استراتژیک
  • 44. تعریف بازی‌کنان: دستگاه‌های IoT (دنبال‌کننده) و سرور لبه (رهبر)
  • 45. فضای استراتژی برای دستگاه‌های IoT: تصمیم به آف‌لود (نسبت آف‌لود)
  • 46. فضای استراتژی برای سرور لبه: تصمیم قیمت‌گذاری
  • 47. طراحی تابع سود برای دستگاه IoT: توازن بین تاخیر، انرژی و هزینه پولی
  • 48. طراحی تابع سود برای سرور لبه: توازن بین درآمد و هزینه منابع
  • 49. فرموله‌بندی مسئله بهینه‌سازی برای دستگاه IoT
  • 50. فرموله‌بندی مسئله بهینه‌سازی برای سرور لبه
  • 51. حل بازی به روش استقراء معکوس (Backward Induction)
  • 52. استخراج بهترین پاسخ (Best Response) برای دستگاه‌های IoT
  • 53. بهینه‌سازی استراتژی قیمت‌گذاری سرور لبه بر اساس پاسخ کاربران
  • 54. اثبات وجود و یکتایی تعادل در بازی استکلبرگ
  • 55. الگوریتم گام به گام برای رسیدن به تعادل استراتژیک
  • 56. تجزیه و تحلیل خواص تعادل به دست آمده
  • 57. مفهوم کارایی پارتو (Pareto Efficiency) در نتایج بازی
  • 58. چرا به مکانیزم‌های انگیزشی نیاز داریم؟
  • 59. مفهوم طراحی مکانیزم (Mechanism Design)
  • 60. انگیزه‌های فردی در مقابل بهینگی کلی سیستم (Price of Anarchy)
  • 61. طراحی مکانیزم‌های راستگو (Truthful Mechanisms)
  • 62. مشکل انتخاب نامطلوب (Adverse Selection) و مخاطره اخلاقی (Moral Hazard)
  • 63. استفاده از تئوری قرارداد (Contract Theory) برای ایجاد انگیزه
  • 64. مدل‌های مبتنی بر شهرت (Reputation-Based Models) برای تشویق مشارکت
  • 65. مکانیزم‌های جریمه برای کاربران و سرورهای با رفتار نامطلوب
  • 66. طراحی مشوق‌های مشارکتی برای سرورهای لبه خصوصی
  • 67. تحلیل پایداری و همگرایی مکانیزم‌های انگیزشی
  • 68. سناریوهای پیچیده: آف‌لودینگ با چندین سرور لبه
  • 69. رقابت بین سرورهای لبه برای جذب کاربران: مدل‌سازی بازی
  • 70. آف‌لودینگ در محیط‌های چندکاربره و رقابت بین کاربران
  • 71. مدل‌سازی بازی حراج برای تخصیص منابع بین چندین کاربر
  • 72. تاثیر تحرک (Mobility) کاربران بر استراتژی‌های آف‌لودینگ
  • 73. آف‌لودینگ وظایف وابسته (Task Dependency) و مدل‌سازی با گراف
  • 74. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در آف‌لودینگ وظایف
  • 75. استراتژی‌های آف‌لودینگ مقاوم در برابر خطا (Fault-Tolerant Offloading)
  • 76. بهینه‌سازی چندهدفه: توازن همزمان تاخیر، انرژی و هزینه
  • 77. ابزارها و شبیه‌سازهای رایج: MATLAB, NS-3, iFogSim
  • 78. پیاده‌سازی مدل بازی استکلبرگ در پایتون
  • 79. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامترهای مدل
  • 80. ارزیابی عملکرد الگوریتم پیشنهادی در سناریوهای مختلف
  • 81. مقایسه رویکرد مبتنی بر نظریه بازی با روش‌های بهینه‌سازی سنتی
  • 82. مقایسه با الگوریتم‌های حریصانه (Greedy) و تصادفی
  • 83. تحلیل تاثیر تعداد کاربران بر قیمت تعادلی و عملکرد سیستم
  • 84. مطالعه موردی: کاربرد در سیستم‌های نظارت تصویری هوشمند
  • 85. مطالعه موردی: کاربرد در بازی‌های واقعیت افزوده (AR) موبایل
  • 86. کاربردهای یادگیری ماشین در پیش‌بینی بار کاری
  • 87. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای تصمیم‌گیری آف‌لودینگ پویا
  • 88. ادغام بلاک‌چین برای ایجاد اعتماد و شفافیت در تراکنش‌ها
  • 89. روندها و چالش‌های آینده در آف‌لودینگ استراتژیک
  • 90. آف‌لودینگ در شبکه‌های نسل آینده (5G/6G)
  • 91. جمع‌بندی نهایی و مرور کلی مفاهیم کلیدی دوره

📚 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.