, ,

کتاب تحویل چندپهپادی هوشمند: استراتژی‌های یادگیری عمیق برای عملیات بهینه انرژی و زمان

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تحویل چندپهپادی هوشمند: استراتژی‌های یادگیری عمیق برای عملیات بهینه انرژی و زمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی در لجستیک و مدیریت عملیات

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملیات ناوگان پهپادی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحول لجستیک با هوش مصنوعی
  • 2. چالش‌های لجستیک مرحله آخر (Last-mile Delivery)
  • 3. پهپادها به عنوان راهکاری نوین در زنجیره تأمین
  • 4. معرفی مقاله الهام‌بخش و اهداف آن
  • 5. مروری بر بهینه‌سازی عملیات ناوگان
  • 6. مفهوم هماهنگی چندپهپادی و اهمیت آن
  • 7. چالش دوگانه: بهینه‌سازی انرژی و زمان تحویل
  • 8. مبانی یادگیری ماشین برای لجستیک
  • 9. معرفی یادگیری تقویتی به عنوان رویکرد اصلی
  • 10. نقشه راه دوره آموزشی: از تئوری تا پیاده‌سازی
  • 11. مبانی پهپادها: سخت‌افزار و اجزای کلیدی
  • 12. انواع پهپادهای تحویل‌دهنده و ویژگی‌های آن‌ها
  • 13. مدل‌سازی مصرف انرژی پهپاد: عوامل مؤثر
  • 14. تأثیر وزن محموله بر مصرف انرژی و زمان پرواز
  • 15. فناوری باتری و مدیریت چرخه عمر آن
  • 16. سیستم‌های ناوبری و موقعیت‌یابی (GPS, IMU, VIO)
  • 17. سنسورهای کلیدی برای پرواز ایمن و خودمختار
  • 18. ارتباطات در ناوگان پهپادی: پروتکل‌ها و چالش‌ها
  • 19. ایستگاه‌های زمینی و هاب‌های عملیاتی
  • 20. قوانین و مقررات حاکم بر پرواز پهپادهای تجاری
  • 21. مدل‌سازی محیط عملیاتی: شهرها و موانع
  • 22. تأثیر شرایط آب و هوایی بر عملیات پهپادی
  • 23. امنیت سایبری در سیستم‌های تحویل پهپادی
  • 24. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های مدیریت انبار (WMS)
  • 25. مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 26. عناصر کلیدی MDP: حالت، عمل، پاداش و گذار
  • 27. تابع ارزش (Value Function) و تابع سیاست (Policy)
  • 28. معادلات بلمن (Bellman Equations) برای بهینه‌سازی
  • 29. تفاوت یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 30. مسئله تعادل بین اکتشاف و استخراج (Exploration vs. Exploitation)
  • 31. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming)
  • 32. روش‌های مونت کارلو (Monte Carlo Methods)
  • 33. یادگیری تفاوت زمانی (Temporal-Difference Learning)
  • 34. الگوریتم Q-Learning: مبانی و عملکرد
  • 35. الگوریتم SARSA
  • 36. یادگیری تقویتی خارج از سیاست (Off-policy) و روی سیاست (On-policy)
  • 37. محدودیت‌های الگوریتم‌های جدولی در مسائل بزرگ
  • 38. نیاز به تقریب توابع: ورود به یادگیری عمیق
  • 39. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 40. شبکه‌های Q عمیق (Deep Q-Networks – DQN)
  • 41. معماری و فرآیند یادگیری در DQN
  • 42. تکنیک حافظه تجربه مجدد (Experience Replay)
  • 43. تثبیت یادگیری با شبکه‌های هدف (Target Networks)
  • 44. بهبودهای DQN: Double DQN و Dueling DQN
  • 45. مقدمه‌ای بر روش‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 46. الگوریتم REINFORCE
  • 47. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 48. معماری بازیگر-منتقد و جریان اطلاعات
  • 49. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 50. بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (Proximal Policy Optimization – PPO)
  • 51. مقایسه روش‌های مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست
  • 52. چالش‌های یادگیری تقویتی تک عامله در لجستیک
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 54. تفاوت مسائل رقابتی، مشارکتی و ترکیبی
  • 55. چالش ناپایداری محیط در MARL
  • 56. پارادایم آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
  • 57. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 58. شبکه‌های تجزیه ارزش (Value Decomposition Networks – VDN)
  • 59. الگوریتم QMIX: بهبود VDN با ترکیب غیرخطی
  • 60. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 61. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent DDPG)
  • 62. استراتژی‌های ارتباطی بین عامل‌ها (پهپادها)
  • 63. مسئله تخصیص اعتبار (Credit Assignment) در سیستم‌های چند عامله
  • 64. هماهنگی ضمنی و صریح بین پهپادها
  • 65. انتخاب معماری MARL مناسب برای مسئله تحویل
  • 66. تعریف فضای حالت (State Space) برای ناوگان پهپادی
  • 67. متغیرهای حالت: موقعیت پهپادها، سطح باتری، وضعیت بسته‌ها
  • 68. تعریف فضای عمل (Action Space) برای هر پهپاد
  • 69. اعمال ممکن: حرکت، برداشتن بسته، تحویل بسته، بازگشت، شارژ
  • 70. طراحی تابع پاداش (Reward Function): قلب مسئله
  • 71. شکل‌دهی پاداش برای بهینه‌سازی زمان (Timeliness)
  • 72. شکل‌دهی پاداش برای بهینه‌سازی انرژی (Energy Awareness)
  • 73. ایجاد تعادل در تابع پاداش: وزن‌دهی اهداف متضاد
  • 74. مدل‌سازی دینامیک سفارش‌ها و مشتریان
  • 75. مدیریت عدم قطعیت در محیط عملیاتی
  • 76. شبیه‌سازی محیط لجستیک چندپهپادی
  • 77. ابزارها و کتابخانه‌های موجود برای شبیه‌سازی (مانند AirSim, SUMO)
  • 78. پیاده‌سازی مدل پهپاد و فیزیک پرواز
  • 79. پیاده‌سازی چارچوب یادگیری تقویتی (RL Framework)
  • 80. اتصال شبیه‌ساز به الگوریتم یادگیری
  • 81. جمع‌آوری داده و ارزیابی عملکرد مدل
  • 82. سنجه‌های کلیدی عملکرد (KPIs): زمان تحویل، انرژی مصرفی، نرخ موفقیت
  • 83. تحلیل و بصری‌سازی سیاست‌های یادگرفته شده
  • 84. مقایسه عملکرد با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک (مانند VRP Solvers)
  • 85. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های DRL/MARL
  • 86. چالش انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real)
  • 87. استراتژی‌های پیشرفته تخصیص وظیفه پویا
  • 88. پیش‌بینی تقاضا و تخصیص پیشگیرانه پهپادها
  • 89. مدیریت هوشمند شارژ و تعویض باتری
  • 90. یادگیری برای جلوگیری از برخورد (Collision Avoidance)
  • 91. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای ناوگان‌های بسیار بزرگ
  • 92. یکپارچه‌سازی یادگیری تقویتی با روش‌های جستجوی مسیر
  • 93. ایمنی، قابلیت اطمینان و سیستم‌های خطاپوش
  • 94. ملاحظات اخلاقی و تأثیرات اجتماعی تحویل پهپادی
  • 95. روندها و آینده پژوهی در لجستیک هوشمند
  • 96. خلاصه دوره و ارائه پروژه نهایی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تحویل چندپهپادی هوشمند: استراتژی‌های یادگیری عمیق برای عملیات بهینه انرژی و زمان”

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

پیمایش به بالا