کتاب راهنمای جامع یادگیری تقویتی چندعامله در حوزه لجستیک

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 راهنمای جامع یادگیری تقویتی چندعامله در حوزه لجستیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیک

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مفهوم عامل
  • 4. مفهوم محیط
  • 5. مفهوم حالت (State)
  • 6. مفهوم عمل (Action)
  • 7. مفهوم پاداش (Reward)
  • 8. مفهوم سیاست (Policy)
  • 9. مفهوم تابع ارزش (Value Function)
  • 10. مفهوم تابع Q (Q-function)
  • 11. فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 12. مفهوم عامل هوشمند
  • 13. الگوریتم های یادگیری تقویتی تک عامله
  • 14. یادگیری Q-learning
  • 15. یادگیری SARSA
  • 16. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 17. مقدمه ای بر حوزه لجستیک
  • 18. چالش های لجستیک مدرن
  • 19. نقش هوش مصنوعی در لجستیک
  • 20. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. چرا MARL برای لجستیک؟
  • 22. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 23. مفاهیم کلیدی MARL
  • 24. عاملهای متعدد
  • 25. تعامل بین عامل ها
  • 26. همکاری (Cooperation)
  • 27. رقابت (Competition)
  • 28. ترکیبی از همکاری و رقابت (Mixed)
  • 29. فضای حالت مشترک
  • 30. فضای عمل مشترک
  • 31. فضای حالت مجزا
  • 32. فضای عمل مجزا
  • 33. محیط های پویا و نامشخص
  • 34. مفهوم عامل ناظر (Observer Agent)
  • 35. مفهوم عامل فعال (Actor Agent)
  • 36. مفهوم عامل ناظر-فعال (Observer-Actor Agent)
  • 37. استراتژی های یادگیری در MARL
  • 38. یادگیری متمرکز (Centralized Learning)
  • 39. یادگیری غیرمتمرکز (Decentralized Learning)
  • 40. یادگیری متمرکز-اجرا (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 41. الگوریتم های پایه MARL
  • 42. Independent Q-learning (IQL)
  • 43. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 44. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 45. QMIX (Q-Learning for Multi-Agent Systems)
  • 46. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 47. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 48. کاربرد MARL در لجستیک: انبارداری
  • 49. بهینه سازی مسیر در انبار
  • 50. مدیریت ربات های انبار
  • 51. تخصیص وظایف به ربات ها
  • 52. پیش بینی تقاضا در انبار
  • 53. مدیریت موجودی با MARL
  • 54. کاربرد MARL در لجستیک: حمل و نقل
  • 55. بهینه سازی مسیر وسایل نقلیه
  • 56. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 57. تخصیص بار به وسایل نقلیه
  • 58. پیش بینی زمان رسیدن (ETA)
  • 59. مدیریت ترافیک و ازدحام
  • 60. کاربرد MARL در لجستیک: زنجیره تامین
  • 61. بهینه سازی تامین کنندگان
  • 62. مدیریت ریسک در زنجیره تامین
  • 63. هماهنگی بین ذینفعان زنجیره تامین
  • 64. تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 65. مدیریت لجستیک اضطراری
  • 66. پیاده سازی MARL در لجستیک
  • 67. انتخاب محیط شبیه سازی
  • 68. ساخت محیط شبیه سازی لجستیک
  • 69. تعریف عامل ها و نقش آنها
  • 70. تعریف فضای حالت و عمل
  • 71. تعریف تابع پاداش مناسب
  • 72. انتخاب الگوریتم MARL
  • 73. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 74. آموزش مدل
  • 75. ارزیابی عملکرد مدل
  • 76. چالش های پیاده سازی MARL در لجستیک
  • 77. مقیاس پذیری (Scalability)
  • 78. ناپایداری آموزش (Training Instability)
  • 79. نیاز به داده های زیاد
  • 80. تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 81. ارتباط با دنیای واقعی (Real-world Deployment)
  • 82. روش های غلبه بر چالش ها
  • 83. تکنیک های بهبود مقیاس پذیری
  • 84. روش های افزایش پایداری آموزش
  • 85. استفاده از داده های مصنوعی
  • 86. تکنیک های تفسیرپذیری مدل های MARL
  • 87. استراتژی های انتقال از شبیه سازی به دنیای واقعی
  • 88. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 89. پیاده سازی MARL در مدیریت انبار هوشمند
  • 90. پیاده سازی MARL در بهینه سازی حمل و نقل شهری
  • 91. پیاده سازی MARL در مدیریت زنجیره تامین پایدار
  • 92. آینده MARL در لجستیک
  • 93. روندهای نوظهور در MARL
  • 94. کاربرد MARL با تکنیک های دیگر هوش مصنوعی
  • 95. یادگیری تقویتی یادگیرنده (Meta-RL)
  • 96. یادگیری تقویتی خودنظارتی (Self-supervised RL)
  • 97. یادگیری تقویتی با تفسیرپذیری پیشرفته
  • 98. کاربرد MARL در رباتیک لجستیکی پیشرفته
  • 99. کاربرد MARL در لجستیک خودران (Autonomous Logistics)
  • 100. منابع بیشتر برای مطالعه

📚 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.