Ebook Optimization Algorithms - Các Kỹ Thuật AI Cho Các Vấn Đề Thiết Kế, Lập Kế Hoạch Và Kiểm Soát [Ấn Bản Lần 1, 8/2024] [PDF, EPUB + CODE] [9405E]
Giải quyết các vấn đề về thiết kế, lập kế hoạch và kiểm soát bằng các kỹ thuật AI hiện đại.
Các vấn đề tối ưu hóa xuất hiện ở khắp mọi nơi trong cuộc sống hàng ngày. Tuyến đường nhanh nhất từ nơi này đến nơi khác là gì? Làm thế nào để tính giá tối ưu cho một sản phẩm? Bạn nên trồng cây, phân bổ nguồn lực và lên lịch phẫu thuật như thế nào? Thuật toán tối ưu hóa giới thiệu các thuật toán AI có thể giải quyết các vấn đề phức tạp và có cấu trúc kém này.
Trong Thuật toán tối ưu hóa, bạn sẽ học được:
- ✓ Các khái niệm cốt lõi của tìm kiếm và tối ưu hóa.
- ✓ Các kỹ thuật Deterministic & Stochastic Optimization.
- ✓ Các thuật toán tìm kiếm đồ thị (Graph search).
- ✓ Các thuật tối ưu hóa dựa trên quỹ đạo (Trajectory-based optimization).
- ✓ Các thuật toán tính toán tiến hóa (Evolutionary computing).
- ✓ Các thuật toán trí thông minh bầy đàn (Swarm intelligence).
- ✓ Các phương pháp Machine learning cho các vấn đề tìm kiếm và tối ưu hóa.
- ✓ Sự cân bằng hiệu quả giữa search space exploration & exploitation.
- ✓ Các thư viện Python hiện đại cho search & optimization.
Trong hướng dẫn toàn diện này, bạn sẽ tìm thấy nhiều phương pháp tối ưu hóa, từ các thuật toán tìm kiếm xác định đến các thuật toán metaheuristic không có đạo hàm ngẫu nhiên và các phương pháp học máy. Đừng lo lắng - không có ký hiệu toán học phức tạp. Bạn sẽ học thông qua các nghiên cứu tình huống chuyên sâu cắt ngang sự phức tạp của học thuật để chứng minh cách mỗi thuật toán hoạt động trong thế giới thực. Thêm vào đó, có được kinh nghiệm thực tế với các bài tập thực hành để tối ưu hóa và mở rộng hiệu suất của từng thuật toán.
Về công nghệ:
Mỗi khi bạn gọi xe đi chung, đặt đồ ăn giao tận nơi, đặt chuyến bay hoặc lên lịch hẹn khám bệnh, một thuật toán sẽ hoạt động ở hậu trường để tìm ra kết quả tối ưu. Kết hợp các phương pháp AI hiện đại với các kỹ thuật tìm kiếm và tối ưu hóa cổ điển có thể mang lại kết quả đáng kinh ngạc, đặc biệt là đối với các vấn đề lộn xộn mà bạn gặp phải trong thế giới thực. Cuốn sách này sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện.
Về cuốn sách:
Optimization Algorithms giải thích bằng ngôn ngữ rõ ràng cách thức hoạt động của các thuật toán tối ưu hóa và những gì bạn có thể làm với chúng. Cuốn sách hấp dẫn này không chỉ là những ví dụ đồ chơi, mà còn trình bày các tình huống chi tiết sử dụng dữ liệu thực tế của ngành và các kỹ thuật AI tiên tiến. Bạn sẽ học cách áp dụng các thuật toán tối ưu hóa hiện đại vào các vấn đề thực tế như định giá sản phẩm, kết hợp cung cầu, cân bằng dây chuyền lắp ráp, điều chỉnh thông số, phối hợp mạng di động và giải quyết các thách thức về di động thông minh.
Bên trong có gì:
- ✓ Graph search algorithms.
- ✓ Metaheuristic algorithms.
- ✓ Các phương pháp Machine learning.
- ✓ Các thư viện Python hiện đại để tối ưu hóa.
- ✓ Sự cân bằng hiệu quả giữa search space exploration & exploitation.
Về người đọc:
Yêu cầu kỹ năng Python và machine learning ở mức trung cấp.
Mục lục:
- ✓ Phần 1. Các Thuật toán Deterministic Search:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về Search & Optimization.
- ✓ Chương 02. Tìm hiểu sâu hơn về Search & Optimization.
- ✓ Chương 03. Blind Search Algorithms.
- ✓ Chương 04. Informed Search Algorithms.
- ✓ Phần 2. Các Thuật toán dựa trên quỹ đạo:
- ✓ Chương 05. Simulated Annealing.
- ✓ Chương 06. Tabu Search.
- ✓ Phần 3. Các Thuật toán Evolutionary Computing:
- ✓ Chương 07. Genetic Algorithms.
- ✓ Chương 08. Genetic Algorithm Variants.
- ✓ Phần 4. Các Thuật toán Swarm Intelligence:
- ✓ Chương 09. Particle Swarm Optimization.
- ✓ Chương 10. Các thuật toán Swarm Intelligence khác để khám phá.
- ✓ Phần 5. Các phương pháp dựa trên Machine learning:
- ✓ Chương 11. Supervised & Unsupervised Learning.
- ✓ Chương 12. Reinforcement Learning.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !