کتاب صوتی مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در لجستیک شهری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در لجستیک شهری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی لجستیک شهری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر لجستیک شهری و چالش های آن
• 2. مبانی یادگیری تقویتی
• 3. مفهوم عامل در یادگیری تقویتی
• 4. انواع یادگیری تقویتی
• 5. مدل های اساسی یادگیری تقویتی
• 6. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
• 7. یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
• 8. یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
• 9. یادگیری تقویتی با مدل: Dynamic Programming
• 10. مفهوم فضای حالت و عمل
• 11. تابع پاداش و هدف در یادگیری تقویتی
• 12. فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف (MDP)
• 13. گراف های حالت-عمل
• 14. الگوریتم های Policy Iteration و Value Iteration
• 15. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 16. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
• 17. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 18. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 20. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
• 21. چالش های اصلی در MARL
• 22. عدم ایستایی (Non-stationarity) در محیط های چندعامله
• 23. مشاهدات محدود و پنهان کاری
• 24. مقیاس پذیری در سیستم های چندعامله
• 25. هماهنگی بین عامل ها
• 26. رقابت و همکاری بین عامل ها
• 27. بازی های جمعی و تعادل نش
• 28. مفهوم Nash Equilibrium در MARL
• 29. انواع بازی ها در MARL (همکاری، رقابت، ترکیبی)
• 30. مدل های بازی برای MARL
• 31. مدل های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Agents)
• 32. مدل های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized Agents)
• 33. مدل های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
• 34. الگوریتم های MARL: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 35. الگوریتم های MARL: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 36. الگوریتم های MARL: QMIX
• 37. الگوریتم های MARL: VDN (Value Decomposition Networks)
• 38. کاربرد MARL در بهینه سازی ترافیک شهری
• 39. مدل سازی سیستم حمل و نقل شهری با عامل های هوشمند
• 40. مدیریت چراغ های راهنمایی با یادگیری تقویتی چندعامله
• 41. بهینه سازی مسیر حرکت وسایل نقلیه
• 42. تخصیص بهینه منابع لجستیکی در شهر
• 43. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه تحویل کالا
• 44. تخصیص بهینه ایستگاه های شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
• 45. مدل سازی تقاضای حمل و نقل با عامل های هوشمند
• 46. پیش بینی ترافیک با استفاده از MARL
• 47. مدیریت پارکینگ هوشمند با عامل های خودمختار
• 48. بهینه سازی زمان بندی حمل و نقل عمومی
• 49. مدیریت اضطراری در حوادث شهری با عامل های هوشمند
• 50. سیستم های حمل و نقل اشتراکی و بهینه سازی آن ها
• 51. مدیریت لجستیک آخرین مایل (Last-Mile Logistics)
• 52. بهینه سازی عملیات تحویل کالا در مناطق شهری
• 53. مدل سازی رفتار شهروندان در سیستم حمل و نقل
• 54. استفاده از داده های واقعیت افزوده در MARL برای لجستیک
• 55. شبیه سازی محیط های شهری برای آموزش عامل ها
• 56. ارزیابی عملکرد عامل ها در سناریوهای مختلف
• 57. معیارهای ارزیابی در MARL برای لجستیک شهری
• 58. شبیه سازی ترافیک با پلتفرم SUMO
• 59. تکنیک های افزایش پاداش برای عامل ها
• 60. آموزش عامل ها در محیط های شبیه سازی شده
• 61. تکنیک های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
• 62. امنیت در سیستم های لجستیک هوشمند شهری
• 63. حریم خصوصی داده ها در سیستم های عامل محور
• 64. ملاحظات اخلاقی در استفاده از عامل های هوشمند
• 65. قوانین و مقررات مربوط به حمل و نقل هوشمند در ایران
• 66. بانکداری بدون ربا و عقود اسلامی در سیستم های لجستیک
• 67. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و پرداخت های الکترونیکی
• 68. چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در طراحی سیستم های اجتماعی
• 69. تأکید بر منافع ملی در روابط بین الملل لجستیک
• 70. پروتکل های وزارت بهداشت در حوزه سلامت حمل و نقل
• 71. مدیریت پسماند شهری با استفاده از عامل های هوشمند
• 72. بهینه سازی جمع آوری زباله
• 73. مدیریت توزیع منابع حیاتی در شرایط بحرانی
• 74. نقش عامل های هوشمند در توسعه شهری پایدار
• 75. محیط زیست و لجستیک شهری سبز
• 76. کاهش آلودگی هوا با بهینه سازی حمل و نقل
• 77. انرژی های تجدیدپذیر در ناوگان لجستیکی
• 78. اقتصاد مقاومتی و لجستیک داخلی
• 79. فناوری های نوین در لجستیک شهری
• 80. اینترنت اشیاء (IoT) و ارتباط با عامل ها
• 81. هوش مصنوعی مولد و کاربرد آن در لجستیک
• 82. واقعیت مجازی و افزوده در آموزش عامل ها
• 83. بهینه سازی زنجیره تامین شهری
• 84. چالش های پیاده سازی سیستم های MARL در دنیای واقعی
• 85. گذار از شبیه سازی به پیاده سازی عملی
• 86. تست و اعتبارسنجی سیستم های عامل محور
• 87. نگهداری و به روز رسانی سیستم های هوشمند
• 88. آینده پژوهی در حوزه لجستیک شهری هوشمند
• 89. روندها و نوآوری های آتی در MARL
• 90. نقش عامل های هوشمند در شهرهای هوشمند آینده
• 91. جمعیت شناسی و تأثیر آن بر لجستیک شهری
• 92. سبک زندگی و تغییر الگوهای حمل و نقل
• 93. تکنولوژی بلاکچین و کاربردهای آن در لجستیک
• 94. امنیت داده ها در زنجیره تامین دیجیتال
• 95. مستندسازی و گزارش دهی در سیستم های عامل محور
• 96. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه لجستیک هوشمند
• 97. همکاری های بین المللی در حوزه حمل و نقل هوشمند
• 98. مدیریت ریسک در سیستم های لجستیک پیچیده
• 99. پایداری بلندمدت سیستم های لجستیک هوشمند