, ,

کتاب بهینه‌سازی شبیه‌سازهای حمل‌ونقل با الگوریتم‌های تکاملی در شرایط کمبود داده

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی شبیه‌سازهای حمل‌ونقل با الگوریتم‌های تکاملی در شرایط کمبود داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بهینه‌سازی

موضوع میانی: الگوریتم‌های تکاملی و کاربردهای آن‌ها

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازهای حمل‌ونقل و SUMO
  • 2. چالش‌های کالیبراسیون شبیه‌سازهای حمل‌ونقل
  • 3. مفهوم کمبود داده در سناریوهای شبیه‌سازی
  • 4. معرفی الگوریتم‌های تکاملی
  • 5. مبانی الگوریتم‌های ژنتیک
  • 6. عملیات کراس‌اوور و موتاسیون در الگوریتم‌های ژنتیک
  • 7. انتخاب در الگوریتم‌های ژنتیک
  • 8. دیگر الگوریتم‌های تکاملی: استراتژی‌های تکاملی
  • 9. برنامه‌ریزی تکاملی (Evolutionary Programming)
  • 10. بهینه‌سازی کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
  • 11. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
  • 12. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در SUMO
  • 13. پارامترهای کلیدی قابل کالیبراسیون در SUMO
  • 14. تعریف تابع هدف برای بهینه‌سازی
  • 15. اندازه‌گیری عملکرد شبیه‌سازی (Metric Selection)
  • 16. کالیبراسیون مبتنی بر داده‌های واقعی
  • 17. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های ترافیک
  • 18. مدل‌سازی رفتار راننده در SUMO
  • 19. مدل‌های جریان ترافیک
  • 20. مدل‌های تصادفی ترافیک
  • 21. کالیبراسیون با استفاده از داده‌های محدود
  • 22. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 23. استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 24. تولید داده‌های مصنوعی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 25. ملاحظات امنیتی در تولید داده‌های مصنوعی
  • 26. کاربرد الگوریتم‌های تکاملی در کالیبراسیون SUMO
  • 27. تنظیم پارامترهای مدل رفتار راننده با الگوریتم‌های تکاملی
  • 28. بهینه‌سازی پارامترهای جریان ترافیک
  • 29. تنظیم پارامترهای تداخلات ترافیکی
  • 30. کالیبراسیون تقاطع‌ها با الگوریتم‌های تکاملی
  • 31. کالیبراسیون شبکه‌های بزرگراهی
  • 32. کالیبراسیون شبکه‌های شهری
  • 33. بهینه‌سازی پارامترهای سیگنال‌های ترافیکی
  • 34. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای یافتن تنظیمات بهینه سیگنال
  • 35. کالیبراسیون سیستم‌های حمل‌ونقل عمومی
  • 36. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها
  • 37. کالیبراسیون تاکسی‌های آنلاین
  • 38. کاربرد الگوریتم‌های تکاملی در سناریوهای کمبود داده
  • 39. استراتژی‌های مقابله با داده‌های پراکنده
  • 40. بهینه‌سازی در حضور نویز داده‌ها
  • 41. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تکاملی در شرایط کمبود داده
  • 42. مقایسه با روش‌های سنتی کالیبراسیون
  • 43. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 44. مطالعات موردی: کالیبراسیون شبیه‌سازهای حمل‌ونقل در شهرهای ایران
  • 45. کالیبراسیون SUMO برای شهر تهران
  • 46. کالیبراسیون SUMO برای شهر مشهد
  • 47. کالیبراسیون SUMO برای شهر اصفهان
  • 48. چالش‌های پیاده‌سازی در پروژه‌های واقعی
  • 49. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های ترافیک
  • 50. حفظ حریم خصوصی در داده‌های حمل‌ونقل
  • 51. امنیت داده‌های شبیه‌سازی
  • 52. پروتکل‌های امنیتی در جمع‌آوری داده
  • 53. مدل‌سازی پویای سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 54. شبیه‌سازی خودروهای خودران در SUMO
  • 55. تأثیر خودروهای خودران بر ترافیک
  • 56. کالیبراسیون سناریوهای خودروهای خودران
  • 57. بهینه‌سازی مسیریابی در SUMO
  • 58. الگوریتم‌های مسیریابی مبتنی بر زمان واقعی
  • 59. مسیریابی با در نظر گرفتن ازدحام
  • 60. بهینه‌سازی مدیریت تقاضا در ترافیک
  • 61. تکنیک‌های پیش‌بینی تقاضای ترافیک
  • 62. مدیریت تقاضا با استفاده از محرک‌های قیمتی (با چارچوب شرعی)
  • 63. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی SUMO
  • 64. یادگیری تقویتی برای کنترل سیگنال‌های ترافیکی
  • 65. یادگیری تقویتی برای مدیریت خودروهای خودران
  • 66. تکنیک‌های یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های ترافیک
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تشخیص الگوهای ترافیکی
  • 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی ترافیک
  • 69. معماری‌های پیشرفته در الگوریتم‌های تکاملی
  • 70. الگوریتم‌های تکاملی چندهدفه
  • 71. بهینه‌سازی پایداری در سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 72. کالیبراسیون SUMO برای ارزیابی سیاست‌های حمل‌ونقل
  • 73. ارزیابی تأثیر عوارض جاده‌ای
  • 74. ارزیابی تأثیر محدودیت‌های ترافیکی
  • 75. بهینه‌سازی طراحی شبکه حمل‌ونقل
  • 76. طراحی شبکه حمل‌ونقل پایدار
  • 77. تحلیل اقتصادی سناریوهای حمل‌ونقل
  • 78. ملاحظات زیست‌محیطی در شبیه‌سازی حمل‌ونقل
  • 79. کاهش آلودگی هوا با بهینه‌سازی ترافیک
  • 80. کاهش مصرف سوخت با بهینه‌سازی ترافیک
  • 81. آینده پژوهی در شبیه‌سازی حمل‌ونقل
  • 82. ادغام شبیه‌سازی با پلتفرم‌های مدیریت ترافیک هوشمند
  • 83. استفاده از داده‌های اینترنت اشیاء (IoT) در کالیبراسیون
  • 84. توسعه ابزارهای متن‌باز برای کالیبراسیون SUMO
  • 85. همکاری‌های علمی در زمینه شبیه‌سازی حمل‌ونقل
  • 86. آموزش و توانمندسازی متخصصان در حوزه شبیه‌سازی
  • 87. گزارش‌دهی و مستندسازی نتایج کالیبراسیون
  • 88. اصول نگارش مقالات علمی در حوزه حمل‌ونقل
  • 89. ارائه نتایج در کنفرانس‌های تخصصی
  • 90. مبانی برنامه‌نویسی در SUMO (Python API)
  • 91. ایجاد اسکریپت‌های سفارشی در SUMO
  • 92. توسعه افزونه‌ها و ماژول‌های جدید برای SUMO
  • 93. ارزیابی اعتبار سنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 94. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های حمل‌ونقل
  • 95. اهمیت اعتبارسنجی در تصمیم‌گیری‌های سیاستی
  • 96. اصول طراحی آزمایش در مطالعات شبیه‌سازی
  • 97. تفسیر نتایج آماری در شبیه‌سازی حمل‌ونقل
  • 98. ملاحظات حقوقی در استفاده از نرم‌افزارهای شبیه‌سازی
  • 99. قوانین کپی‌رایت نرم‌افزارها
  • 100. مجوزهای استفاده از SUMO

📚 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 شبیه‌سازهای حمل‌ونقل با الگوریتم‌های تکاملی در شرایط کمبود داده”

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

پیمایش به بالا