فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌سازی تعاملات بین فعالان زنجیره تامین و فروش دارو با یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی تعاملات بین فعالان زنجیره تامین و فروش دارو با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات فروش در صنعت داروسازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زنجیره تامین دارو و اهمیت آن
• 2. آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
• 3. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. مدل‌سازی فعالان زنجیره تامین دارو
• 5. شناسایی عوامل کلیدی در زنجیره تامین دارو
• 6. مدل‌سازی تولیدکنندگان دارو
• 7. مدل‌سازی توزیع‌کنندگان دارو
• 8. مدل‌سازی داروخانه‌ها
• 9. مدل‌سازی بیماران (مصرف‌کنندگان نهایی)
• 10. تعریف فضای حالت در یادگیری تقویتی
• 11. تعریف فضای عمل در یادگیری تقویتی
• 12. تعریف تابع پاداش برای فعالان زنجیره
• 13. طراحی تابع پاداش برای تولیدکنندگان
• 14. طراحی تابع پاداش برای توزیع‌کنندگان
• 15. طراحی تابع پاداش برای داروخانه‌ها
• 16. طراحی تابع پاداش برای بیماران
• 17. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 18. مقدمه‌ای بر الگوریتم Q-Learning
• 19. پیاده‌سازی Q-Learning برای یک عامل
• 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم SARSA
• 21. پیاده‌سازی SARSA برای یک عامل
• 22. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 23. مبانی هماهنگی بین عامل‌ها
• 24. مبانی رقابت بین عامل‌ها
• 25. مقدمه‌ای بر الگوریتم Multi-Agent Q-Learning (MA-Q)
• 26. پیاده‌سازی MA-Q برای دو عامل
• 27. مقدمه‌ای بر الگوریتم MADDPG
• 28. پیاده‌سازی MADDPG برای زنجیره تامین دارو
• 29. مدل‌سازی پویایی تقاضای دارو
• 30. مدل‌سازی نوسانات بازار دارو
• 31. مدل‌سازی تاثیر رویدادهای خارجی بر زنجیره
• 32. مدل‌سازی موجودی انبار تولیدکنندگان
• 33. مدل‌سازی زمان تولید و تحویل
• 34. مدل‌سازی لجستیک و حمل و نقل دارو
• 35. مدل‌سازی مدیریت سفارشات داروخانه
• 36. مدل‌سازی رفتار خرید بیماران
• 37. مدل‌سازی تاخیر در تحویل
• 38. مدل‌سازی هزینه‌های نگهداری موجودی
• 39. مدل‌سازی هزینه‌های سفارش‌گذاری
• 40. مدل‌سازی هزینه‌های از دست دادن فروش
• 41. طراحی سیاست‌های بهینه برای تولیدکنندگان
• 42. طراحی سیاست‌های بهینه برای توزیع‌کنندگان
• 43. طراحی سیاست‌های بهینه برای داروخانه‌ها
• 44. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای کلیدی
• 45. سناریوهای شبیه‌سازی مختلف
• 46. تحلیل حساسیت پارامترها
• 47. مدل‌سازی عوامل غیرقطعی در زنجیره
• 48. مدل‌سازی عدم قطعیت در تقاضا
• 49. مدل‌سازی عدم قطعیت در عرضه
• 50. مدل‌سازی عدم قطعیت در زمان تحویل
• 51. مدل‌سازی ریسک‌های زنجیره تامین دارو
• 52. مدل‌سازی قاچاق دارو و راه‌های مقابله (در چارچوب قوانین)
• 53. مدل‌سازی تاثیر قیمت‌گذاری بر رفتار فعالان
• 54. مدل‌سازی سیاست‌های تخفیف و ترویج فروش
• 55. مدل‌سازی تعاملات بین داروسازان و پزشکان (در چارچوب نظامات)
• 56. مدل‌سازی نقش نهادهای نظارتی در زنجیره
• 57. مدل‌سازی تاثیر قوانین و مقررات بر زنجیره (در چارچوب قوانین)
• 58. مدل‌سازی داروهای ژنریک و برند
• 59. مدل‌سازی زنجیره سرد برای داروهای خاص
• 60. مدل‌سازی مدیریت پسماند دارویی (در چارچوب قوانین)
• 61. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
• 62. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 63. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 64. کاربرد CNN در پردازش داده‌های زنجیره
• 65. کاربرد RNN در مدل‌سازی سری‌های زمانی تقاضا
• 66. ترکیب یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی عمیق (DQN)
• 67. پیاده‌سازی Deep Q-Networks برای یک عامل
• 68. پیاده‌سازی Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
• 69. پیاده‌سازی Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 70. مدل‌سازی تعاملات پیچیده در زنجیره
• 71. بهینه‌سازی تخصیص منابع در زنجیره
• 72. بهینه‌سازی زمان‌بندی تولید و توزیع
• 73. بهینه‌سازی سطح موجودی در نقاط مختلف
• 74. بهینه‌سازی مسیرهای توزیع
• 75. مدل‌سازی تاثیرات بلندمدت سیاست‌های زنجیره
• 76. مدل‌سازی پایداری زنجیره تامین دارو
• 77. مدل‌سازی تاب‌آوری زنجیره در برابر شوک‌ها
• 78. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضای دارو
• 79. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک
• 80. کاربرد یادگیری تقویتی در بهبود کارایی
• 81. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی زنجیره تامین دارو (در چارچوب قوانین)
• 82. حفظ محرمانگی داده‌های بیماران (در چارچوب قوانین)
• 83. تطابق با مقررات بانک مرکزی در حوزه پرداخت‌ها (در صورت لزوم)
• 84. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 85. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی
• 86. ارزیابی مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 87. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند
• 88. آینده پژوهی در مدل‌سازی تعاملات زنجیره تامین دارو
• 89. پیشرفت‌های آتی در یادگیری تقویتی چندعامله
• 90. نقش هوش مصنوعی در تحول زنجیره تامین دارو
• 91. مطالعات موردی از پیاده‌سازی موفق (با ذکر جزئیات سازگار)
• 92. راهنمایی برای توسعه مدل‌های سفارشی
• 93. اصول طراحی سیستم‌های توصیه‌گر برای بیماران (در چارچوب نظامات)
• 94. مدل‌سازی تعاملات با فروشندگان اقلام پزشکی (در چارچوب قوانین)
• 95. مدل‌سازی تبادلات اطلاعاتی بین فعالان (در چارچوب قوانین)
• 96. مدل‌سازی تاثیرات اقتصادی کلان بر زنجیره (در چارچوب قوانین)
• 97. مدل‌سازی تاثیرات اجتماعی بر مصرف دارو (در چارچوب قوانین)
• 98. مبانی سواد داده و تحلیل آماری در حوزه سلامت
• 99. پایش و ارزیابی مستمر عملکرد مدل‌ها
• 100. به‌روزرسانی مدل‌ها با داده‌های جدید