سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در لجستیک معکوس

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در لجستیک معکوس

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در لجستیک معکوس

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت لجستیک معکوس

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و حالت
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 5. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
  • 6. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 7. تعریف حالت، عمل و پاداش در MDP
  • 8. معادلات حاکم بر MDP
  • 9. روش‌های حل MDP
  • 10. برنامه‌ریزی مقداری (Value Iteration)
  • 11. برنامه‌ریزی سیاست (Policy Iteration)
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 14. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 15. پیشرفت‌های DQN
  • 16. DQN با حافظه تجربی
  • 17. DQN با هدف‌گذاری مجدد
  • 18. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 19. الگوریتم REINFORCE
  • 20. یادگیری سیاست Actor-Critic
  • 21. الگوریتم A2C
  • 22. الگوریتم A3C
  • 23. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 24. مفاهیم پایه‌ای MARL
  • 25. چالش‌های MARL
  • 26. مدل‌های همکاری در MARL
  • 27. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 28. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 29. هماهنگی عامل‌ها در MARL
  • 30. یادگیری سیاست مشترک
  • 31. یادگیری سیاست‌های مستقل
  • 32. تخصیص منابع
  • 33. مفاهیم پایه‌ای تخصیص منابع
  • 34. انواع منابع در لجستیک
  • 35. مدل‌های تخصیص منابع
  • 36. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 37. لجستیک معکوس
  • 38. مفاهیم لجستیک معکوس
  • 39. چرخه عمر محصول در لجستیک معکوس
  • 40. انواع جریان‌های لجستیک معکوس
  • 41. مدیریت بازگشت کالا
  • 42. بازیافت و نوسازی
  • 43. تولید مجدد
  • 44. جمع‌آوری و تفکیک
  • 45. حمل و نقل در لجستیک معکوس
  • 46. ذخیره‌سازی در لجستیک معکوس
  • 47. برنامه‌ریزی در لجستیک معکوس
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی در لجستیک معکوس
  • 49. تخصیص منابع در لجستیک معکوس با MARL
  • 50. مدل‌سازی محیط لجستیک معکوس برای MARL
  • 51. تعریف عامل‌ها در سیستم لجستیک معکوس
  • 52. تعریف حالت‌ها و اعمال عامل‌ها
  • 53. طراحی تابع پاداش برای لجستیک معکوس
  • 54. پاداش برای جمع‌آوری
  • 55. پاداش برای تفکیک
  • 56. پاداش برای بازیافت
  • 57. پاداش برای حمل و نقل
  • 58. پاداش برای مدیریت موجودی
  • 59. پاداش برای رضایت مشتری
  • 60. پاداش برای کاهش هزینه‌ها
  • 61. پاداش برای پایداری
  • 62. الگوریتم‌های MARL برای تخصیص منابع در لجستیک معکوس
  • 63. استفاده از DQN در تخصیص منابع
  • 64. استفاده از Policy Gradient در تخصیص منابع
  • 65. استفاده از Actor-Critic در تخصیص منابع
  • 66. کاربرد روش‌های همکاری در MARL
  • 67. کاربرد روش‌های رقابتی در MARL
  • 68. شبیه‌سازی محیط لجستیک معکوس
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 70. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 71. متریک‌های ارزیابی در لجستیک معکوس
  • 72. هزینه کل
  • 73. زمان چرخه
  • 74. نرخ بازیافت
  • 75. نرخ رضایت مشتری
  • 76. تأثیر پارامترهای الگوریتم
  • 77. تنظیم ابرپارامترها
  • 78. بهبود پایداری عامل‌ها
  • 79. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 80. مدل‌های مبتنی بر ماموریت مشترک
  • 81. مدل‌های مبتنی بر عدم قطعیت
  • 82. کاربرد در مدیریت زنجیره تأمین
  • 83. کاربرد در مدیریت موجودی
  • 84. کاربرد در بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل
  • 85. کاربرد در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
  • 86. مطالعات موردی در لجستیک معکوس
  • 87. پیاده‌سازی موفق MARL
  • 88. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی
  • 89. آینده پژوهی در MARL برای لجستیک
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 91. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 92. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگون
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 94. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال شده

📚 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.