سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در زمان‌بندی خودکار پروژه‌ها

کتاب مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در زمان‌بندی خودکار پروژه‌ها

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در زمان‌بندی خودکار پروژه‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی پروژه‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها، محیط و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت، فضای عمل و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. یادگیری Q-learning
  • 7. یادگیری SARSA
  • 8. روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 11. چالش‌های اصلی در MARL
  • 12. عدم ایستایی محیط از دیدگاه هر عامل
  • 13. پیچیدگی محاسباتی افزایش یافته
  • 14. مسائل هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 15. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 16. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 17. انواع محیط‌های MARL: بازی‌های همکارانه، رقابتی و مختلط
  • 18. مدل‌های عامل در MARL: عامل‌های کاملاً عقلایی، عامل‌های با محدودیت اطلاعات
  • 19. تکنیک‌های هماهنگی در MARL
  • 20. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 21. اشتراک‌گذاری اطلاعات و دانش
  • 22. نقش میانجی‌ها و هماهنگ‌کننده‌ها
  • 23. یادگیری عامل‌ها در حضور عامل‌های دیگر
  • 24. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده (Learning with Learners)
  • 25. یادگیری تقویتی با عامل‌های ثابت (Learning with Fixed Opponents)
  • 26. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Approaches)
  • 27. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
  • 28. یادگیری تابع ارزش مشترک (Joint Value Function Learning)
  • 29. معایب رویکردهای عامل مرکزی
  • 30. روش‌های مبتنی بر عامل غیرمتمرکز (Decentralized Approaches)
  • 31. یادگیری سیاست مجزا (Decentralized Policy Learning)
  • 32. یادگیری تابع ارزش مجزا (Decentralized Value Function Learning)
  • 33. مزایا و معایب رویکردهای عامل غیرمتمرکز
  • 34. یادگیری تقویتی با عامل‌های با قابلیت تطبیق (Adaptive Agents)
  • 35. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی خودکار پروژه‌ها
  • 36. مدل‌سازی مسئله زمان‌بندی پروژه به عنوان یک مسئله MARL
  • 37. عامل‌ها: مدیران پروژه، ماشین‌آلات، کارگران
  • 38. حالت: وضعیت فعلی پروژه، پیشرفت وظایف، در دسترس بودن منابع
  • 39. عمل: تخصیص وظیفه به عامل، تعیین اولویت وظیفه، تخصیص منابع
  • 40. پاداش: تکمیل پروژه در زمان مقرر، حداقل هزینه، حداکثر بهره‌وری
  • 41. طراحی تابع پاداش سازگار با اهداف پروژه
  • 42. الگوریتم‌های MARL برای زمان‌بندی پروژه
  • 43. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-based MARL)
  • 44. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based MARL)
  • 45. روش‌های ترکیبی
  • 46. کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در MARL برای زمان‌بندی
  • 47. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 48. Actor-Critic Methods در MARL
  • 49. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 50. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 51. فریم‌ورک‌های شبیه‌سازی برای MARL در زمان‌بندی
  • 52. OpenAI Gym برای محیط‌های تک‌عامله
  • 53. PettingZoo برای محیط‌های چندعامله
  • 54. توسعه محیط‌های سفارشی برای زمان‌بندی پروژه
  • 55. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در زمان‌بندی
  • 56. معیارهای ارزیابی: زمان تکمیل، هزینه، کیفیت، رضایت ذینفعان
  • 57. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 58. مقایسه با روش‌های زمان‌بندی سنتی
  • 59. روش‌های اکتشافی (Heuristics)
  • 60. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)
  • 61. زمان‌بندی مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Scheduling)
  • 62. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 63. پیاده‌سازی MARL در پروژه‌های واقعی
  • 64. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی
  • 65. مدیریت تغییرات و عدم قطعیت در پروژه‌ها
  • 66. توسعه‌پذیری (Scalability) الگوریتم‌ها
  • 67. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های خودکار زمان‌بندی
  • 68. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 69. تأثیر سیستم‌های خودکار بر نیروی انسانی
  • 70. امنیت داده‌ها و محرمانگی اطلاعات پروژه
  • 71. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی سیستم‌های MARL
  • 72. نیاز به قدرت محاسباتی بالا
  • 73. جمع‌آوری و پردازش داده‌های پروژه
  • 74. ادغام با سیستم‌های مدیریت پروژه موجود
  • 75. آینده پژوهی در MARL برای زمان‌بندی
  • 76. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته‌تر
  • 77. یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (Knowledge-based MARL)
  • 78. یادگیری تقویتی با عامل‌های شفاف (Explainable MARL)
  • 79. استفاده از هوش مصنوعی مولد در زمان‌بندی
  • 80. تکنیک‌های بهینه‌سازی و زمان‌بندی پیشرفته
  • 81. سیستم‌های توصیه‌گر برای تصمیم‌گیری در زمان‌بندی
  • 82. کاربرد MARL در انواع مختلف پروژه‌ها
  • 83. پروژه‌های ساختمانی
  • 84. پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 85. پروژه‌های تحقیق و توسعه
  • 86. پروژه‌های تولیدی
  • 87. محدودیت‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. نیاز به داده‌های فراوان
  • 89. مشکل تعمیم‌پذیری به محیط‌های جدید
  • 90. پیچیدگی طراحی و تنظیم الگوریتم‌ها
  • 91. نیاز به تخصص بالا در پیاده‌سازی
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.