کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در لجستیک شهری

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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در لجستیک شهری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی لجستیک شهری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر لجستیک شهری و چالش های آن
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. انواع یادگیری تقویتی
  • 5. مدل های اساسی یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 8. یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 9. یادگیری تقویتی با مدل: Dynamic Programming
  • 10. مفهوم فضای حالت و عمل
  • 11. تابع پاداش و هدف در یادگیری تقویتی
  • 12. فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 13. گراف های حالت-عمل
  • 14. الگوریتم های Policy Iteration و Value Iteration
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 16. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 17. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 21. چالش های اصلی در MARL
  • 22. عدم ایستایی (Non-stationarity) در محیط های چندعامله
  • 23. مشاهدات محدود و پنهان کاری
  • 24. مقیاس پذیری در سیستم های چندعامله
  • 25. هماهنگی بین عامل ها
  • 26. رقابت و همکاری بین عامل ها
  • 27. بازی های جمعی و تعادل نش
  • 28. مفهوم Nash Equilibrium در MARL
  • 29. انواع بازی ها در MARL (همکاری، رقابت، ترکیبی)
  • 30. مدل های بازی برای MARL
  • 31. مدل های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Agents)
  • 32. مدل های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized Agents)
  • 33. مدل های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 34. الگوریتم های MARL: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 35. الگوریتم های MARL: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 36. الگوریتم های MARL: QMIX
  • 37. الگوریتم های MARL: VDN (Value Decomposition Networks)
  • 38. کاربرد MARL در بهینه سازی ترافیک شهری
  • 39. مدل سازی سیستم حمل و نقل شهری با عامل های هوشمند
  • 40. مدیریت چراغ های راهنمایی با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 41. بهینه سازی مسیر حرکت وسایل نقلیه
  • 42. تخصیص بهینه منابع لجستیکی در شهر
  • 43. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه تحویل کالا
  • 44. تخصیص بهینه ایستگاه های شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 45. مدل سازی تقاضای حمل و نقل با عامل های هوشمند
  • 46. پیش بینی ترافیک با استفاده از MARL
  • 47. مدیریت پارکینگ هوشمند با عامل های خودمختار
  • 48. بهینه سازی زمان بندی حمل و نقل عمومی
  • 49. مدیریت اضطراری در حوادث شهری با عامل های هوشمند
  • 50. سیستم های حمل و نقل اشتراکی و بهینه سازی آن ها
  • 51. مدیریت لجستیک آخرین مایل (Last-Mile Logistics)
  • 52. بهینه سازی عملیات تحویل کالا در مناطق شهری
  • 53. مدل سازی رفتار شهروندان در سیستم حمل و نقل
  • 54. استفاده از داده های واقعیت افزوده در MARL برای لجستیک
  • 55. شبیه سازی محیط های شهری برای آموزش عامل ها
  • 56. ارزیابی عملکرد عامل ها در سناریوهای مختلف
  • 57. معیارهای ارزیابی در MARL برای لجستیک شهری
  • 58. شبیه سازی ترافیک با پلتفرم SUMO
  • 59. تکنیک های افزایش پاداش برای عامل ها
  • 60. آموزش عامل ها در محیط های شبیه سازی شده
  • 61. تکنیک های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 62. امنیت در سیستم های لجستیک هوشمند شهری
  • 63. حریم خصوصی داده ها در سیستم های عامل محور
  • 64. ملاحظات اخلاقی در استفاده از عامل های هوشمند
  • 65. قوانین و مقررات مربوط به حمل و نقل هوشمند در ایران
  • 66. بانکداری بدون ربا و عقود اسلامی در سیستم های لجستیک
  • 67. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و پرداخت های الکترونیکی
  • 68. چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در طراحی سیستم های اجتماعی
  • 69. تأکید بر منافع ملی در روابط بین الملل لجستیک
  • 70. پروتکل های وزارت بهداشت در حوزه سلامت حمل و نقل
  • 71. مدیریت پسماند شهری با استفاده از عامل های هوشمند
  • 72. بهینه سازی جمع آوری زباله
  • 73. مدیریت توزیع منابع حیاتی در شرایط بحرانی
  • 74. نقش عامل های هوشمند در توسعه شهری پایدار
  • 75. محیط زیست و لجستیک شهری سبز
  • 76. کاهش آلودگی هوا با بهینه سازی حمل و نقل
  • 77. انرژی های تجدیدپذیر در ناوگان لجستیکی
  • 78. اقتصاد مقاومتی و لجستیک داخلی
  • 79. فناوری های نوین در لجستیک شهری
  • 80. اینترنت اشیاء (IoT) و ارتباط با عامل ها
  • 81. هوش مصنوعی مولد و کاربرد آن در لجستیک
  • 82. واقعیت مجازی و افزوده در آموزش عامل ها
  • 83. بهینه سازی زنجیره تامین شهری
  • 84. چالش های پیاده سازی سیستم های MARL در دنیای واقعی
  • 85. گذار از شبیه سازی به پیاده سازی عملی
  • 86. تست و اعتبارسنجی سیستم های عامل محور
  • 87. نگهداری و به روز رسانی سیستم های هوشمند
  • 88. آینده پژوهی در حوزه لجستیک شهری هوشمند
  • 89. روندها و نوآوری های آتی در MARL
  • 90. نقش عامل های هوشمند در شهرهای هوشمند آینده
  • 91. جمعیت شناسی و تأثیر آن بر لجستیک شهری
  • 92. سبک زندگی و تغییر الگوهای حمل و نقل
  • 93. تکنولوژی بلاکچین و کاربردهای آن در لجستیک
  • 94. امنیت داده ها در زنجیره تامین دیجیتال
  • 95. مستندسازی و گزارش دهی در سیستم های عامل محور
  • 96. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی در حوزه لجستیک هوشمند
  • 97. همکاری های بین المللی در حوزه حمل و نقل هوشمند
  • 98. مدیریت ریسک در سیستم های لجستیک پیچیده
  • 99. پایداری بلندمدت سیستم های لجستیک هوشمند

📚 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.