کتاب Optimization Algorithms: AI Techniques for Design, Planning, and Control Problems (الگوریتم‌های بهینه‌سازی: تکنیک‌های هوش مصنوعی برای مسائل طراحی، برنامه‌ریزی و کنترل) یک راهنمای جامع برای علاقه‌مندان به دنیای پیچیده بهینه‌سازی است. این کتاب با رویکردی عملی و مبتنی بر مثال، طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های بهینه‌سازی را از جستجوی گراف تا یادگیری ماشین پوشش می‌دهد.
چه یک مبتدی باشید که به دنبال درک مفاهیم اولیه هستید یا یک متخصص که می‌خواهید دانش خود را گسترش دهید، کتاب Optimization Algorithms با ارائه مثال‌های دنیای واقعی، کدهای عملی و تمرین‌های متنوع، شما را در مسیر تسلط بر تکنیک‌های بهینه‌سازی یاری می‌کند. با مطالعه این کتاب، می‌توانید به حل چالش‌های پیچیده در حوزه‌های مختلف مانند مهندسی، علوم کامپیوتر، اقتصاد و بسیاری دیگر بپردازید.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Optimization Algorithms را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Optimization Algorithms:
آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه برنامه‌های ناوبری مانند Google Maps و Apple Maps سریع‌ترین مسیر را از یک مکان به مکان دیگر تعیین می‌کنند؟ آیا کنجکاو بوده‌اید که چگونه شرکت‌های اشتراک سواری مانند Uber، Lyft یا DiDi رانندگان خود را به بهترین مکان‌ها هدایت می‌کنند تا زمان انتظار شما و مسافت سفر آنها را کاهش دهند و همه چیز را برای همه بهتر کنند؟ یا شاید از خود پرسیده‌اید که چگونه پلتفرم‌های تحویل غذا مانند Uber Eats گزینه‌های غذایی را برای شما پیشنهاد می‌دهند؟
آیا به نحوه نقشه برداری برنامه‌های تحویل آخرین مایل برای مسیرهای سریع‌ترین تحویل بسته‌ها در حالی که سفرهای بازگشت خالی را به حداقل می‌رسانند فکر کرده‌اید؟ آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چگونه پاسخ دهندگان اضطراری به سرعت به حوادث اعزام می‌شوند؟
آیا به فرآیند انتخاب مکان برای ایستگاه‌های شارژ وسایل نقلیه برقی فکر کرده‌اید؟ یا اینکه چگونه قیمت بهینه یک محصول را محاسبه کنید، پرتفولیوی سرمایه‌گذاری را بهینه کنید، منابع را تخصیص دهید یا جراحی‌ها را به طور کارآمد برنامه‌ریزی کنید؟
کتاب Optimization Algorithms به دنیای الگوریتم‌های هوش مصنوعی که با این مشکلات طراحی، برنامه‌ریزی و کنترل دنیای واقعی مقابله می‌کنند، می‌پردازد. این کتاب برای متخصصانی نوشته شده است که علاقه‌مند به حل مشکلات جستجو و بهینه‌سازی ساختارمند با استفاده از الگوریتم‌های مدرن بدون مشتق هستند. این کتاب شما را با مفاهیم اصلی جستجو و بهینه‌سازی آشنا خواهد کرد و شما را قادر خواهد ساخت تا با مشکلات عملی طراحی، برنامه‌ریزی و کنترل مقابله کنید.
کتاب Optimization Algorithms به گونه‌ای نوشته شده است که تقریباً هر کسی را بدون دانش قبلی از جستجو و بهینه‌سازی و تنها با دانش متوسط از پایتون و ساختارهای داده، از هرگز حل نشده بودن مسائل جستجو و بهینه‌سازی، به یک متخصص جستجو و بهینه‌سازی جامع تبدیل کند که قادر به انتخاب، پیاده‌سازی و تطبیق است. حل‌کننده مناسب برای مشکل مناسب. این کتاب از چندین دوره مرتبط با جستجو و بهینه‌سازی که در دانشگاه‌های مختلف و مراکز آموزشی صنعت تدریس کرده‌ام، رشد کرده است.
کتاب Optimization Algorithms شما را در یک سفر جامع از طریق چشم‌اندازی متنوع از الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی خواهد برد. با یک شیرجه عمیق به الگوریتم‌های جستجوی قطعی که به طور دقیق فضاهای مسئله را برای راه‌حل‌های بهینه کاوش می‌کنند، با استفاده از استراتژی‌های کور و آگاهانه آغاز می‌شود.
سپس سفر به الگوریتم‌های مبتنی بر مسیر پیش می‌رود، جایی که اثربخشی شبیه‌سازی بازپخت و جستجوی تابو در غلبه بر بهینه‌های محلی را کشف خواهید کرد. با پیشرفت، به حوزه الگوریتم‌های محاسبات تکاملی خواهیم پرداخت و مهارت الگوریتم‌های ژنتیک در حل مسائل پیچیده بهینه‌سازی پیوسته و گسسته را مشاهده خواهیم کرد. این سفر جذاب با نگاهی جالب به الگوریتم‌های هوش ازدحامی، از جمله بهینه‌سازی ازدحام ذرات، بهینه‌سازی کلونی مورچه‌ها و الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی ادامه دارد.
آخرین مرحله سفر ما روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین را معرفی می‌کند که از یادگیری نظارت نشده، نظارت شده و تقویت شده برای حل مسائل پیچیده بهینه‌سازی ترکیبی استفاده می‌کنند. 25 سال کار من به عنوان استاد هوش مصنوعی و رباتیک در دانشگاه و به عنوان رهبر فنی در صنعت، تجربیات زیادی را برای به اشتراک گذاشتن با شما فراهم کرده است.
در طول کتاب Optimization Algorithms، مثال‌های متعدد و مطالعات موردی عمیق برای مبتدیان و متخصصان ارائه می‌شود. این مثال‌ها و مطالعات موردی به طور کامل توضیح داده شده و با استفاده از کتابخانه‌های پیشرفته پایتون اختصاص داده شده به جستجو و بهینه‌سازی، عملی می‌شوند.
امیدوارم کتاب Optimization Algorithms، که چشم‌انداز وسیعی از الگوریتم‌های بهینه‌سازی را طی می‌کند، به عنوان یک راهنمای ارزشمند و منبع در سفر شما باشد. این کتاب به شما کمک می‌کند تا تصمیمات تأثیرگذار بگیرید و در حوزه‌های مختلف نوآوری کنید.
حوزه بهینه‌سازی در حال تکامل مداوم است و با این کتاب، شما نه تنها مجهز به همراهی با پیشرفت‌های آن هستید، بلکه می‌توانید در شکل‌دهی آینده این رشته پویا و حیاتی نیز مشارکت کنید. بگذارید دانش به دست آمده در اینجا شما را برای مقابله با چالش‌های جدید، ایجاد مسیرهای جدید و تحقق پتانسیل عظیمی که در بهینه‌سازی نهفته است، الهام بخشد.
الگوریتم‌های بهینه‌سازی به دنیای متنوع الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌پردازد و کاوش گسترده‌ای در الگوریتم‌های جستجوی گراف قطعی، الگوریتم‌های مبتنی بر مسیر، الگوریتم‌های محاسبات تکاملی، الگوریتم‌های هوش ازدحامی و روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.
کتاب Optimization Algorithms طوری طراحی شده است که هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان مناسب باشد و شامل مثال‌های فراوان و مطالعات موردی عمیق است که طیف گسترده‌ای از مشکلات طراحی، برنامه‌ریزی و کنترل را در بر می‌گیرد.
این مثال‌ها شامل طیف گسترده‌ای از سناریوهای عملی است، از جمله، اما نه محدود به، مشکلات مسیریابی، تعادل خط مونتاژ، قیمت‌گذاری بهینه، طراحی کامپوزیت، تنظیم پارامترهای کنترل‌کننده، تقسیم‌بندی سیاسی، برنامه‌ریزی تولید محصول، آموزش شبکه عصبی، تخصیص امکانات، برنامه‌ریزی پزشک، بهینه‌سازی عرضه/تقاضا، عملیات پروازی خطوط هوایی، کنترل موتور الکتریکی و بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین. این کتاب منبع ارزشمندی برای هر کسی است که به دنبال عمیق‌تر کردن درک و مهارت خود در زمینه پویا و همیشه در حال تکامل بهینه‌سازی است.
چه کسانی باید کتاب Optimization Algorithms را بخوانند؟
این کتاب برای پاسخگویی به نیازهای طیف گسترده‌ای از خوانندگان، به ویژه متخصصان شاغلی که با مشکلات بهینه‌سازی در حوزه‌های مختلف سروکار دارند، طراحی شده است. کتاب Optimization Algorithms به عنوان یک منبع ارزشمند برای متخصصانی که به دنبال عمیق‌تر کردن درک و مهارت‌های خود در حل مسائل بهینه‌سازی هستند، عمل می‌کند.
این محتوا همچنین برای مراکز آموزش مداوم و آموزش بسیار مفید است و مخاطبان علاقه‌مند عمومی و یادگیرندگانی با علاقه شدید به الگوریتم‌های بهینه‌سازی را پوشش می‌دهد. دانشجویان مهندسی کامپیوتر/علوم کامپیوتر و مهندسی سیستم، همراه با محققان، این کتاب را یک گنجینه دانش خواهند یافت که درک آکادمیک و عملی آنها را افزایش می‌دهد.
علاوه بر این، اساتید دانشگاه می‌توانند از این راهنمای جامع در طراحی و غنی‌سازی دوره‌های کارشناسی و کارشناسی ارشد در موضوعاتی مانند جستجوی گراف، بهینه‌سازی متاهیورستیک، الگوریتم‌های الهام گرفته از زیست‌شناسی، الگوریتم‌های همکاری و تطبیقی و کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی استفاده کنند. این کتاب یک منبع اطلاعاتی متنوع و غنی است که برای هر کسی که درگیر یا علاقه‌مند به حوزه پویای بهینه‌سازی است مناسب است.
نحوه سازماندهی این کتاب: نقشه راه
کتاب Optimization Algorithms به پنج بخش و ۱۲ فصل به همراه سه ضمیمه، ۱۱۴ لیست کد، چندین پروژه و بیش از ۱۴۰ تمرین و راه‌حل‌های آنها تقسیم شده است.
کتاب Optimization Algorithms شما را از طریق قلمرو الگوریتم‌های بهینه‌سازی راهنمایی می‌کند، با شروع با الگوریتم‌های جستجوی گراف قطعی در بخش ۱، جایی که مفاهیم و تکنیک‌های اساسی پوشش داده می‌شود.
بخش ۲ به الگوریتم‌های مبتنی بر مسیر مانند تذهیب شبیه‌سازی شده و جستجوی تابو پیشرفت می‌کند و آنها را برای مشکلات متنوع به کار می‌برد.
در بخش ۳، تمرکز به الگوریتم‌های محاسبات تکاملی تغییر می‌کند و به الگوریتم‌های ژنتیک و کاربردهای آنها می‌پردازد.
بخش ۴ الگوریتم‌های هوش ازدحامی را بررسی می‌کند، از جمله بهینه‌سازی ازدحام ذرات، بهینه‌سازی کلونی مورچه و الگوریتم‌های کلونی زنبور مصنوعی، و توانایی‌های حل مسأله الهام‌گرفته از طبیعت آنها را نشان می‌دهد.
بخش ۵ بر روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین تمرکز می‌کند و با استفاده از تکنیک‌هایی مانند نقشه‌های خودسازمان‌ده، یادگیری ماشین گراف و یادگیری تقویتی، شکاف بین یادگیری ماشین و بهینه‌سازی را برای حل مشکلات پیچیده پر می‌کند.
کتاب Optimization Algorithms شامل سه ضمیمه است که به عنوان همراهان ارزشمند عمل می‌کنند و بینش‌های عملی و منابعی را برای بهبود درک و مهارت شما در اجرای الگوریتم‌های بهینه‌سازی ارائه می‌دهند.
ضمیمه A شما را در راه‌اندازی محیط پایتون راهنمایی می‌کند و کتابخانه‌های مختلف پایتون پیشرفته مانند حل‌کننده‌های برنامه‌ریزی ریاضی، کتابخانه‌های گراف و نقشه‌برداری، و کتابخانه‌های یادگیری ماشین را معرفی می‌کند.
ضمیمه B انواع منابع مرتبط از جمله توابع آزمون بهینه‌سازی، مجموعه داده‌های معیار بهینه‌سازی ترکیبی، مجموعه داده‌های مکانی و مجموعه داده‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد.
در نهایت، ضمیمه C مجموعه‌ای جامع از تمرین‌ها و راه‌حل‌ها را به صورت فصل‌بندی ارائه می‌کند. این تمرین‌ها شامل سبک‌های مختلفی از جمله سؤالات چندگزینه‌ای (MCQ)، تمرین‌های تطبیق، جستجوی کلمه، جدول کلمات متقاطع، تمرین‌های کدگذاری و تمرین‌های حل مسئله است. هدف از این تمرین‌ها تقویت و تثبیت درک شما از مفاهیم و الگوریتم‌های بهینه‌سازی است که در سراسر کتاب Optimization Algorithms مورد بررسی قرار گرفته است.
برای خوانندگانی که به دنبال درک مفاهیم اصلی الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی هستند، پیشنهاد می‌کنم با بخش ۱ شروع کنید که پایه و اساس را بنا می‌گذارد. پس از آن، می‌توانید به ترتیبی که با علایق شما مطابقت دارد، فصل‌های بعدی را کاوش کنید. هر فصل به گونه‌ای طراحی شده است که به تنهایی قابل فهم باشد و انعطاف‌پذیری را در مسیر یادگیری شما فراهم می‌کند.
جنبه‌ای اساسی از این فرآیند یادگیری، تعامل فعال با لیست‌های کد موجود است. با آزمایش و تنظیم پارامترهای الگوریتم، به بینش‌های عملی و درک عمیق‌تری از موضوع دست خواهید یافت.
علاوه بر این، من شما را تشویق می‌کنم تمرین‌هایی را که به صورت آنلاین در ضمیمه C ارائه شده است، امتحان کنید، زیرا آنها برای تقویت دانش شما طراحی شده‌اند. اگر با مشکلاتی مواجه شدید، راه‌حل‌ها گنجانده شده‌اند و راهنمایی‌هایی را برای کمک به شما در غلبه بر هر گونه مانع ارائه می‌دهند. این رویکرد عملی برای یک تجربه یادگیری کامل و باارزش ضروری است.
سرفصل‌های کتاب Optimization Algorithms:
- brief contents
- contents
- preface
- acknowledgments
- about this book
- about the author
- about the cover illustration
- Part 1
- 1 Introduction to search and optimization
- 2 A deeper look at search and optimization
- Part 2
- 5 Simulated annealing
- 6 Tabu search
- Part 3
- 7 Genetic algorithms
- 8 Genetic algorithm variants
- Part 4
- 9 Particle swarm optimization
- 10 Other swarm intelligence algorithms to explore
- Part 5
- 11 Supervised and unsupervised learning
- 12 Reinforcement learning
- Appendix A Search and optimization libraries in Python
- Appendix B Benchmarks and datasets
- Appendix C Exercises and solutions
- index
جهت دانلود کتاب Optimization Algorithms می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.