سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در لجستیک: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در لجستیک: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

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 در لجستیک: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 8. روش‌های مونت کارلو
  • 9. یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 10. یادگیری Q-Learning
  • 11. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 12. معرفی لجستیک و زنجیره تأمین
  • 13. مدل‌سازی سیستم‌های لجستیکی
  • 14. چالش‌های بهینه‌سازی در لجستیک
  • 15. کاربرد یادگیری تقویتی در لجستیک
  • 16. مسائل تخصیص منابع در لجستیک
  • 17. بهینه‌سازی مسیر حمل و نقل
  • 18. مدیریت موجودی با یادگیری تقویتی
  • 19. برنامه‌ریزی تولید و انبارداری
  • 20. تخصیص بار به وسایل نقلیه
  • 21. بهینه‌سازی زمان‌بندی در حمل و نقل
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 23. مفاهیم اساسی MARL
  • 24. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 25. ارتباطات بین عوامل
  • 26. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 27. الگوریتم‌های MARL مشترک
  • 28. یادگیری سیاست مشترک
  • 29. یادگیری سیاست‌های متمرکز
  • 30. یادگیری سیاست‌های نیمه‌متمرکز
  • 31. تکنیک‌های بازی‌های پویا
  • 32. مدل‌های بازی‌های تکراری
  • 33. تعادل نش در بازی‌های پویا
  • 34. کاربرد MARL در تخصیص پویا
  • 35. بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل پویا
  • 36. مدیریت ناوگان هوشمند
  • 37. مدیریت ترافیک شهری با MARL
  • 38. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 39. کاربرد MARL در بهینه‌سازی بنادر
  • 40. مدیریت انبار خودکار
  • 41. رباتیک و سیستم‌های انبار خودکار
  • 42. هماهنگی ربات‌ها در انبار
  • 43. بهینه‌سازی جریان مواد در انبار
  • 44. سیستم‌های توزیع خودکار
  • 45. شبیه‌سازی سیستم‌های لجستیکی
  • 46. مدل‌سازی عامل-محیط برای شبیه‌سازی
  • 47. طراحی سناریوهای شبیه‌سازی
  • 48. ارزیابی عملکرد با شبیه‌سازی
  • 49. استفاده از داده‌های واقعی در شبیه‌سازی
  • 50. پیاده‌سازی عملی MARL در لجستیک
  • 51. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری
  • 52. ابزارهای شبیه‌سازی لجستیکی
  • 53. پلتفرم‌های یادگیری تقویتی
  • 54. توسعه مدل‌های MARL
  • 55. آموزش مدل‌های MARL
  • 56. تنظیم ابرپارامترها
  • 57. معیارهای ارزیابی عملکرد در عمل
  • 58. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 59. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 60. مسائل امنیتی در سیستم‌های لجستیکی
  • 61. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
  • 62. مدل‌های امنیتی مبتنی بر MARL
  • 63. کاربرد MARL در پیش‌بینی تقاضا
  • 64. بهینه‌سازی زنجیره تأمین پایدار
  • 65. لجستیک سبز و مسئولیت‌پذیری
  • 66. کاربرد MARL در کاهش اثرات زیست‌محیطی
  • 67. مدیریت ریسک در زنجیره تأمین
  • 68. بهینه‌سازی در شرایط عدم قطعیت
  • 69. مدل‌سازی عدم قطعیت با توزیع‌های احتمالی
  • 70. یادگیری تقویتی مقاوم
  • 71. کاربرد MARL در لجستیک اضطراری
  • 72. پاسخ به بحران با سیستم‌های هوشمند
  • 73. بهینه‌سازی تخصیص منابع در بحران
  • 74. مطالعات موردی موفق در لجستیک
  • 75. پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل عمومی
  • 76. کاربرد در مدیریت لجستیک شهری
  • 77. بهینه‌سازی تحویل کالا در شهر
  • 78. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مسیر تحویل
  • 79. مطالعه موردی: مدیریت انبار هوشمند
  • 80. مطالعه موردی: هماهنگی ناوگان حمل و نقل
  • 81. آینده یادگیری تقویتی در لجستیک
  • 82. روندهای نوظهور در MARL
  • 83. تأثیر هوش مصنوعی بر لجستیک
  • 84. پیشرفت‌های آتی در رباتیک لجستیکی
  • 85. اخلاق در هوش مصنوعی لجستیکی
  • 86. مسائل حقوقی و نظارتی
  • 87. چارچوب‌های قانونی برای سیستم‌های هوشمند
  • 88. استانداردهای فنی در لجستیک هوشمند
  • 89. آموزش نیروی انسانی برای آینده
  • 90. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان لجستیک
  • 91. نقش یادگیری ماشین در لجستیک
  • 92. توسعه سیستم‌های خودکار و هوشمند
  • 93. بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها
  • 94. افزایش تاب‌آوری زنجیره‌های تأمین
  • 95. تأثیر بر اقتصاد ملی و جهانی
  • 96. ملاحظات اقتصادی و اجتماعی
  • 97. نکات نهایی و جمع‌بندی

📚 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.