کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی زمان‌بندی پروژه‌های نرم‌افزار

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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی زمان‌بندی پروژه‌های نرم‌افزار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات پروژه توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. چالش‌های MARL
  • 14. عدم ایستایی محیط در MARL
  • 15. ناسازگاری سیاست‌ها در MARL
  • 16. پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 17. انواع هماهنگی در MARL
  • 18. هماهنگی صریح
  • 19. هماهنگی ضمنی
  • 20. مدل‌های عامل مرکزی و عامل محیطی
  • 21. معماری‌های عامل مرکزی
  • 22. معماری‌های عامل محیطی
  • 23. معماری‌های ترکیبی
  • 24. الگوریتم‌های MARL برای همکاری
  • 25. Cooperative Q-Learning
  • 26. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 27. QMIX
  • 28. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 29. الگوریتم‌های MARL برای رقابت
  • 30. Multi-Agent Policy Gradient
  • 31. AlphaStar
  • 32. الگوریتم‌های MARL برای ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 33. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زمان‌بندی پروژه‌ها
  • 34. مقدمه‌ای بر مدیریت پروژه نرم‌افزار
  • 35. مراحل چرخه حیات پروژه نرم‌افزار
  • 36. تعریف و تحلیل نیازمندی‌ها
  • 37. طراحی معماری نرم‌افزار
  • 38. پیاده‌سازی و کدنویسی
  • 39. تست و تضمین کیفیت
  • 40. استقرار و نگهداری
  • 41. روش‌های متداول زمان‌بندی پروژه
  • 42. نمودار گانت
  • 43. مسیر بحرانی (CPM)
  • 44. روش ارزیابی و بازنگری برنامه (PERT)
  • 45. چالش‌های زمان‌بندی پروژه نرم‌افزار
  • 46. وابستگی‌های وظایف
  • 47. تخصیص منابع
  • 48. عدم قطعیت و ریسک
  • 49. تغییر نیازمندی‌ها
  • 50. بهینه‌سازی زمان‌بندی پروژه نرم‌افزار
  • 51. تعریف مسئله بهینه‌سازی زمان‌بندی در چارچوب MARL
  • 52. مدل‌سازی وظایف پروژه به عنوان عوامل
  • 53. مدل‌سازی وابستگی‌های وظایف
  • 54. مدل‌سازی منابع پروژه
  • 55. مدل‌سازی تابع پاداش برای بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 56. پاداش مبتنی بر اتمام زودهنگام
  • 57. پاداش مبتنی بر تخصیص بهینه منابع
  • 58. پاداش مبتنی بر کاهش ریسک
  • 59. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای زمان‌بندی
  • 60. استفاده از QMIX برای زمان‌بندی مشارکتی
  • 61. استفاده از MADDPG برای زمان‌بندی پویا
  • 62. شبیه‌سازی محیط پروژه نرم‌افزار
  • 63. تعریف وظایف و وابستگی‌ها در شبیه‌ساز
  • 64. تخصیص منابع در شبیه‌ساز
  • 65. مدیریت رویدادها و عدم قطعیت‌ها
  • 66. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 67. معیارهای ارزیابی زمان‌بندی
  • 68. زمان اتمام پروژه
  • 69. استفاده از منابع
  • 70. هزینه پروژه
  • 71. قابلیت اطمینان زمان‌بندی
  • 72. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 73. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 74. مطالعات موردی کاربرد MARL در زمان‌بندی
  • 75. مثال پروژه توسعه اپلیکیشن موبایل
  • 76. مثال پروژه توسعه سیستم مدیریت پایگاه داده
  • 77. مثال پروژه توسعه نرم‌افزار سازمانی
  • 78. چالش‌های عملیاتی کردن MARL در پروژه‌های واقعی
  • 79. نیاز به داده‌های تاریخی
  • 80. نیاز به زیرساخت محاسباتی قدرتمند
  • 81. قابلیت تفسیر نتایج
  • 82. امنیت و پایداری سیستم‌های مبتنی بر MARL
  • 83. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL
  • 84. تأثیر بر نقش مدیر پروژه
  • 85. شفافیت در تصمیم‌گیری‌های زمان‌بندی
  • 86. آینده پژوهی در کاربرد MARL در مدیریت پروژه
  • 87. یادگیری تقویتی عمیق و ترکیبی
  • 88. ادغام MARL با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی
  • 89. کاربرد MARL در مدیریت ریسک پروژه
  • 90. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
  • 91. مباحث پیشرفته در MARL
  • 92. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 93. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 94. یادگیری تقویتی با استدلال علی
  • 95. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 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.