سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مسیریابی بهینه در انبار

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مسیریابی بهینه در انبار

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 مسیریابی بهینه در انبار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: انبارداری و لجستیک (Warehousing and Logistics)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. تابع پاداش
  • 7. تابع ارزش
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 12. گرادیان سیاست
  • 13. الگوریتم Actor-Critic
  • 14. مفهوم چندعامله
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. انواع سناریوهای MARL
  • 17. سناریوهای همکاری
  • 18. سناریوهای رقابتی
  • 19. سناریوهای مختلط
  • 20. چالش‌های MARL
  • 21. عدم قطعیت محیط
  • 22. مقیاس‌پذیری
  • 23. همگرایی
  • 24. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 25. مفاهیم اولیه نظریه بازی‌ها
  • 26. تعادل نش
  • 27. بازی‌های با مجموع صفر
  • 28. بازی‌های با مجموع غیرصفر
  • 29. کاربرد نظریه بازی‌ها در MARL
  • 30. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها
  • 31. طراحی پاداش برای MARL
  • 32. مسیریابی بهینه در انبار
  • 33. مفاهیم اولیه مسیریابی
  • 34. مسائل مسیریابی در انبار
  • 35. مدل‌سازی انبار به عنوان یک محیط
  • 36. عامل‌های مسیریاب
  • 37. فضای حالت برای عامل‌های مسیریاب
  • 38. فضای عمل برای عامل‌های مسیریاب
  • 39. تابع پاداش برای مسیریابی بهینه
  • 40. مدل‌سازی موانع در انبار
  • 41. مدل‌سازی ترافیک در انبار
  • 42. الگوریتم‌های پایه برای مسیریابی
  • 43. جستجوی A*
  • 44. جستجوی BFS و DFS
  • 45. برنامه‌ریزی مسیر
  • 46. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای مسیریابی
  • 47. Q-Learning برای مسیریابی تک‌عامله
  • 48. DQN برای مسیریابی تک‌عامله
  • 49. Actor-Critic برای مسیریابی تک‌عامله
  • 50. پیاده‌سازی MARL برای مسیریابی انبار
  • 51. طراحی معماری شبکه عصبی برای عامل‌ها
  • 52. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها در مسیریابی
  • 53. طراحی تابع پاداش مشترک
  • 54. طراحی تابع پاداش مجزا
  • 55. استراتژی‌های یادگیری همکاری
  • 56. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 57. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 58. QMIX (Q-learning for Cooperative Multi-Agent Systems)
  • 59. IQL (Independent Q-Learning)
  • 60. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 61. تکنیک‌های افزایش پاداش
  • 62. تنظیم ابرپارامترها در MARL
  • 63. شبیه‌سازی محیط انبار
  • 64. توسعه شبیه‌ساز انبار
  • 65. مدل‌سازی دینامیک انبار
  • 66. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها
  • 67. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 68. معیارهای ارزیابی مسیریابی
  • 69. زمان تکمیل وظیفه
  • 70. مسافت طی شده
  • 71. انرژی مصرفی
  • 72. تعداد برخوردها
  • 73. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 74. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 75. کاربرد MARL در انبار هوشمند
  • 76. بهینه‌سازی جریان مواد
  • 77. مدیریت موجودی با عامل‌ها
  • 78. هماهنگی ربات‌های انبار
  • 79. مثال‌های کاربردی از MARL در انبار
  • 80. پروژه‌های تحقیقاتی در MARL برای انبار
  • 81. آینده MARL در اتوماسیون انبار
  • 82. ملاحظات اخلاقی در استفاده از عامل‌های هوشمند
  • 83. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 84. قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
  • 85. مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 87. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 88. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
  • 89. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 90. یادگیری تقویتی با تقلب
  • 91. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 92. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 93. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 94. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 95. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 96. یادگیری تقویتی توضیحی (XRL)
  • 97. کاربرد XRL در مسیریابی انبار
  • 98. نکات مهم در پیاده‌سازی عملی
  • 99. اشکال‌زدایی در سیستم‌های MARL
  • 100. بهینه‌سازی منابع محاسباتی

📚 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.