دوره یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی تخصیص منابع تدارکات بین‌المللی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی تخصیص منابع تدارکات بین‌المللی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت تدارکات بین‌المللی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، سیاست، پاداش و تابع ارزش
• 2. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و تفاوت آن با یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 3. طبقه‌بندی روش‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز و ترکیبی
• 4. چالش‌های MARL: غیرایستایی محیط، هماهنگی و تخصیص اعتبار
• 5. مروری بر تدارکات بین‌المللی و نقش تخصیص منابع در آن
• 6. مدل‌سازی مسئله تخصیص منابع تدارکاتی به صورت فرایند تصمیم‌گیری مارکوف چندعامله (MMDP)
• 7. تعریف فضای حالت، فضای عمل و تابع پاداش برای عوامل تدارکاتی
• 8. طراحی محیط شبیه‌سازی شده برای تدارکات بین‌المللی با چندین عامل
• 9. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: IQL، Q-learning مستقل و تیم Q-learning
• 10. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست در MARL (مانند COMA و MADDPG)
• 11. یادگیری مبتنی بر ارتباطات بین عوامل در تدارکات
• 12. هماهنگی و اشتراک‌گذاری منابع بین عوامل در محیط‌های توزیع‌شده
• 13. مدیریت عدم‌قطعیت در زنجیره تأمین بین‌المللی با استفاده از MARL
• 14. بهینه‌سازی تخصیص ناوگان حمل‌ونقل با روش‌های MARL
• 15. تخصیص منابع انباری و مدیریت موجودی با رویکرد چندعامله
• 16. تعادل بین اهداف محلی و سراسری در تخصیص منابع
• 17. مدیریت تعارض بین عوامل در شرایط کمبود منابع
• 18. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL برای مسائل مقیاس‌بزرگ
• 19. یکپارچه‌سازی پیش‌بینی تقاضا با الگوریتم‌های MARL
• 20. استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در تدارکات بین‌المللی
• 21. طراحی سیستم پاداش دهی برای تشویق همکاری در زنجیره تأمین
• 22. ارزیابی عملکرد سیستم تخصیص منابع با معیارهای لجستیکی (زمان، هزینه، قابلیت اطمینان)
• 23. مقایسه MARL با روش‌های کلاسیک بهینه‌سازی (LP، MILP، ابتکاری)
• 24. استفاده از MARL در مدیریت ریسک و تاب‌آوری زنجیره تأمین
• 25. مدیریت تغییرات پویا در قوانین گمرکی و حمل‌ونقل با رویکرد تطبیقی
• 26. طراحی معماری عامل‌ها با قابلیت یادگیری از تعاملات گذشته
• 27. مدیریت داده‌های حجیم و پردازش لحظه‌ای در سیستم‌های تدارکاتی
• 28. ارائه یک چارچوب ارزیابی برای مقایسه الگوریتم‌های MARL در تدارکات
• 29. مطالعه موردی: بهینه‌سازی تخصیص کانتینرها در یک بندر بزرگ با MARL
• 30. مطالعه موردی: مدیریت ناوگان حمل‌ونقل جاده‌ای بین‌المللی با عوامل خودمختار
• 31. مطالعه موردی: تخصیص منابع در یک شبکه توزیع کالاهای فاسدشدنی
• 32. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سیستم تخصیص منابع تدارکاتی با MARL برای یک سناریوی واقعی