Faradars Discount
۵۰٪ تخفیف تخفیف فرادرس ویژه روز دانشجو کد تخفیف: AZAR97
Faradars Discount
فرصت باقیمانده تخفیف ویژه

بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی مقید در متلب

بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی مقید در متلبمجموعه فرادرس های بهینه سازی مقید در متلب عنوان مجموعه ای از فیلم های آموزشی است، که در مجموع شامل تقریبا ۹ ساعت برنامه آموزشی تخصصی در زمینه بهینه سازی مقید و کاربردهای آن ها می باشد. سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته می شود، مبانی بهینه سازی مقید، بهینه سازی مقید مبتنی بر تابع جریمه،  قابل قبول نگه داشتن جواب و … می باشد. نقطه قوت این آموزش این است که به طور کامل به توضیح مباحث مربوطه پرداخته شده است و آموزش توسط یکی از بهترین مدرسین متخصص در این زمینه، انجام شده است.

مسائل بهینه سازی از جمله مواردی هستند که زندگی روزمره و همچنین در زمینه های مختلف علمی و مهندسی مطرح می شوند. تقریبا همه مسائل برآمده از واقعیت و مباحث عملی، به صورت مسائل بهینه سازی مقید بیان می شوند که محدودیت های ناشی از فیزیک مسأله، به صورت قیدهایی در تعریف مسأله بهینه سازی، نمایان می شوند.

با توجه به اهمیت و جایگاه ویژه ای که مسائل بهینه سازی مقید دارند، و نظر به حضور تقریبا همیشگی این نوع از مسائل در زمینه های پژوهشی دانشجویان و پژوهشگران، رویکردهای موجود در میان روش های بهینه سازی تکاملی برای برخورد با مسائل بهینه سازی مقید، در قالب بسته آموزشی جامعی به حضور مخاطبین گرامی ارائه شده است.

بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی مقید در متلب عنوان مجموعه ای از فیلم های آموزشی است، که در مجموع شامل تقریبا ۹ ساعت برنامه آموزشی تخصصی در زمینه بهینه سازی مقید و کاربردهای آن ها می باشد.

 

این بسته آموزشی از چند قسمت تشکیل شده است، که نام آن ها در ادامه آمده است:

  • فیلم آموزشی مبانی بهینه سازی مقید [رایگان]
  • فیلم آموزشی بهینه سازی مقید مبتنی بر تابع جریمه
  • فیلم آموزشی رویکردهای مبتنی بر قابل قبول نگه داشتن جواب ها برای بهینه سازی مقید
  • فیلم آموزشی حل مسأله تخصیص منابع یا Resource Allocation [رایگان]
  • فیلم آموزشی بهینه سازی مقید با استفاده از روش های بهینه سازی چند هدفه
  • فیلم آموزشی بهینه سازی مقید با استفاده از روش های هم-تکاملی

 

برای کسب اطلاعات بیشتر در خصوص این بسته  آموزشی بی نظیر، ادامه مطلب را مشاهده نمایید.

بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی مقید در متلب

مجموعه فرادرس های بهینه سازی مقید در متلب عنوان مجموعه ای از فیلم های آموزشی است، که در مجموع شامل تقریبا ۹ ساعت برنامه آموزشی تخصصی در زمینه بهینه سازی مقید و کاربردهای آن ها می باشد. سرفصل هایی که در این آموزش به آن پرداخته می شود، مبانی بهینه سازی مقید، بهینه سازی مقید مبتنی بر تابع جریمه،  قابل قبول نگه داشتن جواب و … می باشد. نقطه قوت این آموزش این است که به طور کامل به توضیح مباحث مربوطه پرداخته شده است و آموزش توسط یکی از بهترین مدرسین متخصص در این زمینه، انجام شده است.

مسائل بهینه سازی از جمله مواردی هستند که زندگی روزمره و همچنین در زمینه های مختلف علمی و مهندسی مطرح می شوند. تقریبا همه مسائل برآمده از واقعیت و مباحث عملی، به صورت مسائل بهینه سازی مقید بیان می شوند که محدودیت های ناشی از فیزیک مسأله، به صورت قیدهایی در تعریف مسأله بهینه سازی، نمایان می شوند.

با توجه به اهمیت و جایگاه ویژه ای که مسائل بهینه سازی مقید دارند، و نظر به حضور تقریبا همیشگی این نوع از مسائل در زمینه های پژوهشی دانشجویان و پژوهشگران، رویکردهای موجود در میان روش های بهینه سازی تکاملی برای برخورد با مسائل بهینه سازی مقید، در قالب بسته آموزشی جامعی به حضور مخاطبین گرامی ارائه شده است.

بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی مقید در متلب عنوان مجموعه ای از فیلم های آموزشی است، که در مجموع شامل تقریبا ۹ ساعت برنامه آموزشی تخصصی در زمینه بهینه سازی مقید و کاربردهای آن ها می باشد.

 

 

برای کسب اطلاعات بیشتر در خصوص هر کدام از بخش های تشکیل دهنده این مجموعه، می توانید بر روی لیک مقابل آن کلیک کنید.

 

 
برای مشاهده جزئیات و تهیه آموزش فرادرس بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی مقید در متلب به این لینک (+) مراجعه نمایید.

 

 

یک ستارهدو ستارهسه ستارهچهار ستارهپنج ستاره (No Ratings Yet)
Loading...
2 thoughts on “بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی مقید در متلب
    1. در پاسخ به soheil:
      با سلام،
      متاسفانه در زمینه مباحث آموزشی مورد اشاره شما، تا کنون محصول آموزشی تهیه نشده است. امیدواریم در آینده نزدیک، این موضوع نیز به لیست موارد آموزشی ما وارد شود.
      موفق و پیروز باشید.

پاسخ دهید

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