کتاب یادگیری تقویتی پیشرفته برای بهینه‌سازی هوشمند زنجیره تامین چندوجهی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 یادگیری تقویتی پیشرفته برای بهینه‌سازی هوشمند زنجیره تامین چندوجهی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تامین

موضوع میانی: بهینه‌سازی چندهدفه و چندطبقه در زنجیره تامین با یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدیریت زنجیره تامین و اهمیت بهینه‌سازی
  • 2. مفاهیم اولیه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 3. اجزای اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی: حالت، عمل، سیاست
  • 4. معرفی مفاهیم مارکوف در یادگیری تقویتی
  • 5. بررسی فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. آشنایی با معادله بلمن و مفاهیم ارزش و Q-value
  • 7. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free)
  • 8. الگوریتم‌های Monte Carlo در یادگیری تقویتی
  • 9. الگوریتم‌های Temporal Difference (TD): SARSA و Q-Learning
  • 10. اصول الگوریتم‌های Off-policy و On-policy
  • 11. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 13. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها
  • 14. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 15. Deep Q-Network (DQN) و بهبودهای آن
  • 16. Double DQN و Dueling DQN
  • 17. استفاده از DQN برای حل مسائل مختلف
  • 18. الگوریتم‌های Policy Gradient: REINFORCE و Actor-Critic
  • 19. معرفی الگوریتم‌های A2C و A3C
  • 20. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 21. بهینه‌سازی چندهدفه: مفاهیم و رویکردها
  • 22. معرفی تابع هدف چندگانه (Multi-objective function)
  • 23. مفاهیم Pareto optimality و Pareto front
  • 24. روش‌های Scalarization برای بهینه‌سازی چندهدفه
  • 25. الگوریتم‌های Evolutionary در بهینه‌سازی چندهدفه
  • 26. مبانی زنجیره تامین و ساختار آن
  • 27. انواع مختلف زنجیره تامین و چالش‌های آن‌ها
  • 28. مدیریت موجودی: مفاهیم و روش‌ها
  • 29. برنامه‌ریزی تولید و مدیریت ظرفیت
  • 30. مدیریت تقاضا و پیش‌بینی
  • 31. مدیریت انبار و لجستیک
  • 32. مبانی شبیه‌سازی در مدیریت زنجیره تامین
  • 33. معرفی نرم‌افزارهای شبیه‌سازی زنجیره تامین
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت موجودی
  • 35. کاربرد یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی تولید
  • 36. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت انبار
  • 37. کاربرد یادگیری تقویتی در لجستیک و حمل و نقل
  • 38. چالش‌های یادگیری تقویتی در مسائل دنیای واقعی
  • 39. معرفی مقاله "Reinforcement Learning for Multi-Objective Multi-Echelon Supply Chain Optimisation"
  • 40. مروری بر معماری سیستم و اجزای کلیدی در مقاله
  • 41. فرمول‌بندی مسئله بهینه‌سازی چندهدفه در مقاله
  • 42. پیاده‌سازی محیط زنجیره تامین در مقاله
  • 43. انتخاب تابع پاداش و طراحی آن در مقاله
  • 44. انتخاب و تنظیم الگوریتم یادگیری تقویتی در مقاله
  • 45. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم و تنظیمات
  • 46. ارزیابی عملکرد مدل یادگیری تقویتی
  • 47. مقایسه نتایج با روش‌های سنتی
  • 48. تحلیل نتایج و تفسیر آن‌ها
  • 49. بررسی مزایا و معایب رویکرد یادگیری تقویتی
  • 50. شناخت داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 51. طراحی حالت (State) و فضای حالت
  • 52. طراحی عمل (Action) و فضای عمل
  • 53. طراحی سیاست (Policy)
  • 54. نقش مدل محیطی در یادگیری تقویتی
  • 55. بهبودهای محیطی و مدل‌سازی دقیق‌تر
  • 56. چالش‌های مربوط به ابعاد حالت و عمل
  • 57. مبانی Deep Reinforcement Learning برای زنجیره تامین
  • 58. معماری‌های DNN مناسب برای زنجیره تامین
  • 59. استفاده از CNN برای پردازش داده‌های مکانی
  • 60. استفاده از RNN برای پردازش داده‌های زمانی
  • 61. ترکیب CNN و RNN برای مسائل زنجیره تامین
  • 62. انتخاب و تنظیم هایپرپارامترهای شبکه‌های عصبی
  • 63. مشکلات پایداری و راه‌حل‌های آن‌ها
  • 64. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 65. یادگیری تقویتی در زنجیره‌های تامین چند لایه (Multi-Echelon)
  • 66. پیاده‌سازی چند هدف در توابع پاداش
  • 67. استراتژی‌های مقابله با نااطمینانی‌ها
  • 68. بهبود سرعت همگرایی و آموزش
  • 69. مدیریت پیچیدگی محاسباتی
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های توزیع
  • 71. مدیریت ریسک در زنجیره تامین با استفاده از RL
  • 72. پایداری و امنیت در زنجیره تامین هوشمند
  • 73. تحلیل حساسیت و پایداری راه‌حل‌ها
  • 74. مقیاس‌پذیری و عملکرد در زنجیره‌های تامین بزرگ
  • 75. پیاده‌سازی در دنیای واقعی و استقرار مدل
  • 76. ابزارها و فریمورک‌های یادگیری تقویتی
  • 77. راه‌حل‌های متن‌باز و تجاری
  • 78. اصول اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی
  • 79. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تامین
  • 80. چشم‌انداز یادگیری تقویتی در صنایع مختلف
  • 81. تاثیر یادگیری تقویتی بر پایداری زنجیره تامین
  • 82. نقش هوش مصنوعی در تحول زنجیره تامین
  • 83. ادغام یادگیری تقویتی با سایر فناوری‌ها (IoT, Blockchain)
  • 84. مطالعات موردی: پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز
  • 85. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در پیاده‌سازی
  • 86. آینده پژوهی: تحقیقات و نوآوری‌های آینده
  • 87. بازنگری و جمع‌بندی دوره
  • 88. ارائه پروژه پایانی
  • 89. آزمون نهایی دوره
  • 90. منابع و مراجع

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.