سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی زنجیره تأمین شهری با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی زنجیره تأمین شهری با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

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 بهینه‌سازی زنجیره تأمین شهری با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی لجستیک شهری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی (عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش)
  • 4. مجموعه مارکوف تصمیم (MDP)
  • 5. توابع ارزش (حالت-ارزش، عمل-ارزش)
  • 6. سیاست ها
  • 7. الگوریتم های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 9. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning - DQN)
  • 10. الگوریتم های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 11. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت های MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 13. چالش های MARL (غیر ایستا بودن محیط، هماهنگی، رقابت)
  • 14. انواع سناریوهای MARL (همکاری، رقابت، مختلط)
  • 15. مقدمه ای بر زنجیره تأمین شهری
  • 16. تعریف زنجیره تأمین شهری
  • 17. اجزای زنجیره تأمین شهری (تولید، انبارداری، توزیع، مصرف)
  • 18. چالش های زنجیره تأمین شهری (ترافیک، آلودگی، محدودیت فضا، تقاضای متغیر)
  • 19. اهداف بهینه‌سازی زنجیره تأمین شهری
  • 20. مقدمه ای بر بهینه‌سازی زنجیره تأمین شهری با یادگیری تقویتی
  • 21. کاربرد MARL در زنجیره تأمین شهری
  • 22. معماری کلی سیستم MARL برای زنجیره تأمین شهری
  • 23. طراحی محیط شبیه سازی شده زنجیره تأمین شهری
  • 24. مدل سازی وضعیت (State) در زنجیره تأمین شهری
  • 25. تعریف متغیرهای وضعیت (موقعیت وسایل نقلیه، سطح موجودی، تقاضا، ترافیک)
  • 26. تعریف توابع پاداش (Reward) در زنجیره تأمین شهری
  • 27. طراحی پاداش برای هماهنگی عوامل
  • 28. طراحی پاداش برای کاهش هزینه ها
  • 29. طراحی پاداش برای بهبود زمان تحویل
  • 30. طراحی پاداش برای کاهش آلودگی
  • 31. طراحی پاداش برای افزایش رضایت مشتری
  • 32. طراحی عوامل (Agents) در سیستم MARL
  • 33. نقش عوامل در زنجیره تأمین شهری (وسایل نقلیه توزیع، مدیران انبار، سیستم های مسیریابی)
  • 34. انتخاب الگوریتم MARL مناسب
  • 35. الگوریتم های MARL مبتنی بر ارزش
  • 36. الگوریتم های MARL مبتنی بر سیاست
  • 37. الگوریتم های MARL مختلط (Actor-Critic)
  • 38. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 39. الگوریتم QMIX
  • 40. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)
  • 41. پیاده سازی الگوریتم های MARL
  • 42. فریمورک های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 43. کتابخانه های MARL
  • 44. ساخت محیط شبیه سازی شده با استفاده از فریمورک ها
  • 45. آموزش عوامل در محیط شبیه سازی شده
  • 46. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 47. روش های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 48. روش های بهره برداری (Exploitation) در MARL
  • 49. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
  • 50. معیارهای ارزیابی (هزینه کل، زمان تحویل، ترافیک، آلودگی)
  • 51. مقایسه با روش های بهینه‌سازی سنتی
  • 52. تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 53. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 54. بهینه‌سازی مسیریابی وسایل نقلیه توزیع
  • 55. مدیریت موجودی در انبارها
  • 56. تخصیص منابع (وسایل نقلیه، کارگران)
  • 57. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از MARL
  • 58. مدیریت ترافیک در شبکه حمل و نقل شهری
  • 59. توزیع اضطراری کالا
  • 60. سیستم های تحویل خودران (Autonomous Delivery)
  • 61. کاربرد MARL در لجستیک شهری پایدار
  • 62. کاهش ردپای کربن در زنجیره تأمین شهری
  • 63. مدیریت ریسک در زنجیره تأمین شهری با MARL
  • 64. استفاده از MARL برای مدیریت اختلالات
  • 65. تطبیق پذیری زنجیره تأمین شهری با تغییرات
  • 66. فناوری های مرتبط (IoT, Big Data)
  • 67. ادغام MARL با اینترنت اشیاء (IoT)
  • 68. تحلیل کلان داده ها برای بهبود تصمیم گیری MARL
  • 69. ملاحظات اخلاقی در MARL برای زنجیره تأمین شهری
  • 70. مسائل مربوط به حریم خصوصی
  • 71. مسائل مربوط به عدالت و انصاف
  • 72. پیاده سازی در مقیاس واقعی
  • 73. چالش های انتقال از شبیه سازی به دنیای واقعی
  • 74. مقیاس پذیری سیستم های MARL
  • 75. امنیت سیستم های MARL
  • 76. آینده پژوهی در MARL برای زنجیره تأمین شهری
  • 77. توسعه الگوریتم های MARL جدید
  • 78. کاربرد MARL در زنجیره تأمین شهری پویا
  • 79. ترکیب MARL با سایر تکنیک های هوش مصنوعی
  • 80. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 81. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-Task Learning) در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 83. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 84. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در زنجیره تأمین شهری
  • 85. یادگیری تقویتی تکراری (Iterative Reinforcement Learning)
  • 86. مدل های یادگیری عمیق پیشرفته برای MARL
  • 87. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 88. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 89. شبکه های عصبی ترانسفورمر (Transformer) در MARL
  • 90. تکنیک های تفسیرپذیری (Explainability) در MARL
  • 91. ارزیابی ریسک در تصمیمات MARL
  • 92. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 93. تکنیک های شبکه عصبی گراف (GNN) برای مدل سازی روابط
  • 94. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان وسایل نقلیه
  • 95. بهینه سازی مصرف سوخت
  • 96. برنامه ریزی نگهداری و تعمیرات
  • 97. مدیریت زمان کار رانندگان
  • 98. کاربرد MARL در مدیریت انبارداری هوشمند
  • 99. چیدمان بهینه کالا
  • 100. رباتیک در انبارها

📚 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.