, ,

کتاب بهینه‌سازی حمل و نقل زنجیره تامین با شبیه‌سازی مولد و سیاست‌های تصمیم‌گیری تکراری

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 بهینه‌سازی حمل و نقل زنجیره تامین با شبیه‌سازی مولد و سیاست‌های تصمیم‌گیری تکراری

موضوع کلی: بهینه‌سازی زنجیره تامین

موضوع میانی: شبیه‌سازی و تصمیم‌گیری هوشمند در زنجیره تامین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی زنجیره تامین و اجزای آن
  • 2. اهمیت حمل و نقل در زنجیره تامین
  • 3. چالش‌های رایج در بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 4. مروری بر اهداف بهینه‌سازی در زنجیره تامین
  • 5. مقدمه‌ای بر رویکردهای نوین در بهینه‌سازی SCM
  • 6. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ریاضی
  • 7. انواع مسائل بهینه‌سازی (پیوسته، گسسته)
  • 8. برنامه‌ریزی خطی (Linear Programming) و کاربردها
  • 9. برنامه‌ریزی عدد صحیح (Integer Programming) و کاربردها
  • 10. مسائل جریان شبکه (Network Flow Problems)
  • 11. الگوریتم‌های حل مسائل بهینه‌سازی کلاسیک
  • 12. ابزارهای نرم‌افزاری برای بهینه‌سازی
  • 13. مفهوم شبیه‌سازی و چرایی استفاده از آن
  • 14. انواع شبیه‌سازی (مونت کارلو، رویداد گسسته)
  • 15. مزایای شبیه‌سازی در تجزیه و تحلیل زنجیره تامین
  • 16. تولید اعداد تصادفی و توزیع‌های احتمالاتی
  • 17. مدل‌سازی پدیده‌های تصادفی در شبیه‌سازی
  • 18. تحلیل آماری نتایج شبیه‌سازی
  • 19. اعتبارسنجی و صحه‌گذاری مدل‌های شبیه‌سازی
  • 20. منابع داده در زنجیره تامین حمل و نقل
  • 21. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های زنجیره تامین
  • 22. تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics) در SCM
  • 23. تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics) برای تقاضا و زمان تحویل
  • 24. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics) و نقش آن
  • 25. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های SCM
  • 26. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی حمل و نقل
  • 27. مفهوم شبیه‌سازی مولد و تفاوت آن با شبیه‌سازی سنتی
  • 28. چرا شبیه‌سازی مولد در زنجیره تامین؟
  • 29. مدل‌سازی عدم قطعیت در زنجیره تامین (تقاضا، عرضه، زمان تحویل)
  • 30. فرآیندهای تصادفی و زنجیره‌های مارکوف
  • 31. تولید سناریوهای تقاضای پویا
  • 32. تولید سناریوهای تاخیر و اختلال در حمل و نقل
  • 33. مدل‌های مولد داده (Generative Models) – مروری
  • 34. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) – مقدمه
  • 35. معماری و اجزای GANs (مولد و متمایزکننده)
  • 36. آموزش GANs برای تولید داده‌های مصنوعی SCM
  • 37. کاربرد GANs در تولید پروفایل‌های بار ترافیکی
  • 38. رمزنگارهای خودکار متغیر (VAEs) – مقدمه
  • 39. مقایسه GANs و VAEs برای تولید داده‌های SCM
  • 40. تولید توپولوژی‌های شبکه حمل و نقل با مدل‌های مولد
  • 41. سنتز داده‌های زمان تحویل و ظرفیت وسایل نقلیه
  • 42. ارزیابی کیفیت سناریوهای تولید شده
  • 43. معیارهای ارزیابی مدل‌های مولد
  • 44. چالش‌ها و محدودیت‌های شبیه‌سازی مولد
  • 45. تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت در زنجیره تامین
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning – RL)
  • 47. مفاهیم اساسی RL (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 48. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs) برای SCM
  • 49. حل MDPs: برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming)
  • 50. تکرار ارزش (Value Iteration) و تکرار سیاست (Policy Iteration)
  • 51. یادگیری Q (Q-Learning) و SARSA برای مسائل SCM
  • 52. سیاست‌های اپسیلون حریصانه (Epsilon-Greedy Policies)
  • 53. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل به عنوان MDPs
  • 54. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning – DRL) – مقدمه
  • 55. شبکه‌های عصبی عمیق در DRL (DQN, Actor-Critic)
  • 56. کاربرد DRL در مسیریابی وسایل نقلیه (Vehicle Routing Problem – VRP)
  • 57. DRL برای مدیریت ناوگان پویا
  • 58. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL) در SCM
  • 59. توسعه سیاست‌های تصمیم‌گیری انطباقی
  • 60. ارزیابی عملکرد سیاست‌های تصمیم‌گیری
  • 61. چالش‌ها در پیاده‌سازی RL/DRL در زنجیره تامین
  • 62. تنظیم هایپرپارامترها در RL/DRL
  • 63. چارچوب پیشنهادی: شبیه‌سازی مولد برای آموزش سیاست‌ها
  • 64. تولید محیط‌های شبیه‌سازی واقع‌گرایانه با مدل‌های مولد
  • 65. آموزش عامل‌های RL/DRL در محیط‌های شبیه‌سازی مولد
  • 66. بهینه‌سازی سیاست‌ها از طریق بازخورد تکراری در شبیه‌سازی
  • 67. ارزیابی استحکام و انعطاف‌پذیری سیاست‌ها در برابر سناریوهای مولد
  • 68. شبیه‌سازی مبتنی بر بهینه‌سازی (Simulation-Based Optimization)
  • 69. سیاست‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-Based Decision Policies)
  • 70. معماری سیستم تصمیم‌گیری مبتنی بر شبیه‌سازی مولد
  • 71. مدیریت عدم قطعیت در زمان واقعی با سیاست‌های تطبیقی
  • 72. بهینه‌سازی حمل و نقل در مقیاس بزرگ با این چارچوب
  • 73. معیارهای عملکرد برای سیستم‌های یکپارچه
  • 74. تعامل انسان و عامل هوشمند در تصمیم‌گیری SCM
  • 75. بهینه‌سازی مسیریابی وسایل نقلیه (VRP) پیشرفته
  • 76. مسیریابی وسایل نقلیه با پنجره زمانی (VRPTW)
  • 77. برنامه‌ریزی حمل و نقل چند حالته (Multimodal Transportation)
  • 78. مدیریت هوشمند ناوگان و ردیابی
  • 79. بهینه‌سازی تحویل آخرین مایل (Last-Mile Delivery)
  • 80. طراحی شبکه زنجیره تامین با رویکرد مولد
  • 81. مکان‌یابی انبارها با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 82. مدیریت ریسک در حمل و نقل با شبیه‌سازی مولد
  • 83. نقش دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins) در SCM
  • 84. SCM پایدار و سبز (Sustainable and Green SCM)
  • 85. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در SCM
  • 86. چالش‌های مقیاس‌پذیری و پیاده‌سازی
  • 87. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند SCM
  • 88. روندهای آینده در بهینه‌سازی SCM (AI-driven SCM)
  • 89. مطالعه موردی 1: بهینه‌سازی شبکه توزیع منطقه‌ای
  • 90. مطالعه موردی 2: مدیریت حمل و نقل کالاهای فاسدشدنی
  • 91. مطالعه موردی 3: لجستیک بشردوستانه با سناریوهای مولد
  • 92. مطالعه موردی 4: بهینه‌سازی حمل و نقل بین‌المللی
  • 93. مطالعه موردی 5: برنامه‌ریزی لجستیک رویدادهای بزرگ
  • 94. ابزارهای پیاده‌سازی: پایتون و کتابخانه‌های مرتبط (OpenAI Gym, TensorFlow/PyTorch)
  • 95. پلتفرم‌های ابری برای SCM هوشمند (AWS, Azure, GCP)
  • 96. مدل‌سازی عامل‌محور (Agent-Based Modeling) برای SCM
  • 97. بهینه‌سازی چندهدفه در حمل و نقل
  • 98. آموزش و توسعه مستمر سیاست‌های تصمیم‌گیری
  • 99. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده
  • 100. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق

📚 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 بهینه‌سازی حمل و نقل زنجیره تامین با شبیه‌سازی مولد و سیاست‌های تصمیم‌گیری تکراری”

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

پیمایش به بالا