کتاب پیاده‌سازی بهینه‌سازی چندهدفه با Pymoo در مسائل مهندسی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی بهینه‌سازی چندهدفه با Pymoo در مسائل مهندسی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی و الگوریتم‌های محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی چندهدفه
  • 2. مفاهیم پایه بهینه‌سازی
  • 3. مجموعه پارِتو و مفهوم بهینگی
  • 4. روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی
  • 5. معرفی کتابخانه Pymoo
  • 6. نصب و راه‌اندازی Pymoo
  • 7. ساختار کلی مسائل بهینه‌سازی در Pymoo
  • 8. تعریف توابع هدف
  • 9. تعریف متغیرهای تصمیم
  • 10. تعریف محدودیت‌ها
  • 11. انواع الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 12. الگوریتم‌های تکاملی
  • 13. الگوریتم NSGA-II
  • 14. پارامترهای الگوریتم NSGA-II
  • 15. پیاده‌سازی NSGA-II در Pymoo
  • 16. مثال‌های ساده بهینه‌سازی چندهدفه
  • 17. بهینه‌سازی مسائل بدون محدودیت
  • 18. بهینه‌سازی مسائل با محدودیت‌های ساده
  • 19. حل مسائل مهندسی با Pymoo
  • 20. مقدمه‌ای بر مسائل بهینه‌سازی مهندسی
  • 21. بهینه‌سازی طراحی سازه
  • 22. بهینه‌سازی طراحی مکانیکی
  • 23. بهینه‌سازی طراحی الکترونیکی
  • 24. بهینه‌سازی در رباتیک
  • 25. بهینه‌سازی در سیستم‌های کنترل
  • 26. بهینه‌سازی در هوش مصنوعی
  • 27. بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 28. استفاده از Pymoo برای مسائل مهندسی خاص
  • 29. بهینه‌سازی انتشار آلودگی
  • 30. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 31. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها
  • 32. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 33. بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 34. بهینه‌سازی شبکه‌های کامپیوتری
  • 35. بهینه‌سازی پایگاه داده
  • 36. بهینه‌سازی در پردازش تصویر
  • 37. بهینه‌سازی در تحلیل داده
  • 38. بهینه‌سازی در سیستم‌های توصیه گر
  • 39. بهینه‌سازی در ربات‌های پرنده
  • 40. بهینه‌سازی در خودروهای خودران
  • 41. بهینه‌سازی در سیستم‌های تولید
  • 42. بهینه‌سازی در سیستم‌های توزیع
  • 43. بهینه‌سازی در سیستم‌های مالی
  • 44. بهینه‌سازی در سیستم‌های پزشکی
  • 45. بهینه‌سازی در سیستم‌های مخابراتی
  • 46. بهینه‌سازی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 47. بهینه‌سازی در سیستم‌های زیست‌محیطی
  • 48. بهینه‌سازی در سیستم‌های کشاورزی
  • 49. بهینه‌سازی در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر
  • 50. الگوریتم‌های دیگر در Pymoo
  • 51. معرفی الگوریتم MOEA/D
  • 52. پیاده‌سازی MOEA/D در Pymoo
  • 53. معرفی الگوریتم SPEA2
  • 54. پیاده‌سازی SPEA2 در Pymoo
  • 55. معرفی الگوریتم GDE3
  • 56. پیاده‌سازی GDE3 در Pymoo
  • 57. معرفی الگوریتم IBEA
  • 58. پیاده‌سازی IBEA در Pymoo
  • 59. روش‌های ارزیابی نتایج بهینه‌سازی
  • 60. شاخص‌های ارزیابی کیفیت مجموعه پارِتو
  • 61. شاخص‌های تنوع مجموعه پارِتو
  • 62. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 63. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامترها
  • 64. بهینه‌سازی مسائل با تعداد زیادی هدف
  • 65. روش‌های مدیریت اهداف متعدد
  • 66. بهینه‌سازی مسائل با محدودیت‌های پیچیده
  • 67. روش‌های برخورد با محدودیت‌های غیرخطی
  • 68. روش‌های برخورد با محدودیت‌های نامعلوم
  • 69. بهینه‌سازی مسائل با متغیرهای گسسته
  • 70. روش‌های ترکیب متغیرهای پیوسته و گسسته
  • 71. بهینه‌سازی مسائل با داده‌های نویزدار
  • 72. روش‌های مقاوم‌سازی الگوریتم‌ها
  • 73. بهینه‌سازی مسائل در فضای جستجوی بزرگ
  • 74. تکنیک‌های کاهش ابعاد فضای جستجو
  • 75. بهینه‌سازی مسائل با توابع هدف ناپیوسته
  • 76. روش‌های مدیریت ناپیوستگی در توابع هدف
  • 77. بهینه‌سازی مسائل با توابع هدف غیرقابل محاسبه
  • 78. روش‌های تخمین توابع هدف
  • 79. استفاده از مدل‌های جایگزین
  • 80. بهینه‌سازی مسائل در زمان واقعی
  • 81. طراحی الگوریتم‌های سریع
  • 82. تضمین همگرایی در زمان محدود
  • 83. کاربرد Pymoo در پروژه‌های تحقیقاتی
  • 84. مطالعات موردی پیشرفته
  • 85. بهینه‌سازی مسائل مقیاس‌پذیر
  • 86. تکنیک‌های موازی‌سازی و توزیع محاسبات
  • 87. استفاده از Pymoo بر روی ابرکامپیوترها
  • 88. توسعه الگوریتم‌های جدید با Pymoo
  • 89. قابلیت‌های سفارشی‌سازی Pymoo
  • 90. نوشتن توابع هدف و محدودیت سفارشی
  • 91. ادغام Pymoo با سایر کتابخانه‌ها
  • 92. کاربرد Pymoo در حوزه مهندسی نرم‌افزار
  • 93. بهینه‌سازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
  • 94. بهینه‌سازی تست نرم‌افزار
  • 95. بهینه‌سازی معماری نرم‌افزار
  • 96. بهینه‌سازی تخصیص منابع در محاسبات ابری
  • 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده بهینه‌سازی چندهدفه

📚 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.