دوره بهینه‌سازی لجستیک با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله: مطالعات موردی کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی لجستیک با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله: مطالعات موردی کاربردی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی تک‌عامله و ارتباط آن با لجستیک
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) در زنجیره تامین
• 3. شناخت چالش‌های تصمیم‌گیری توزیع‌شده در سیستم‌های لجستیکی
• 4. مدل‌سازی مسائل لجستیک به صورت بازی‌های مارکوف تصادفی (SMDP)
• 5. تعریف فضاها، اکشن‌ها و پاداش‌ها در سناریوهای لجستیکی
• 6. معماری‌های تیمی و مشارکتی در MARL برای انبارداری
• 7. یادگیری رقابتی و ترکیبی در مدیریت ناوگان حمل‌ونقل
• 8. الگوریتم‌های پایه در MARL: از IQL تا Q-Learning توزیع‌شده
• 9. روش‌های مبتنی بر گرادیان خط‌مشی در چندعامله (MAPPO)
• 10. الگوریتم‌های پیشرفته Actor-Critic در فضای چندعامله (MADDPG)
• 11. تکنیک‌های اشتراک‌گذاری پاداش و کاهش چالش اعتبار (Credit Assignment)
• 12. مدیریت عدم قطعیت و پویایی‌های محیط در لجستیک هوشمند
• 13. سیستم‌های مسیریابی وسایل نقلیه (VRP) با رویکرد MARL
• 14. مسئله مسیریابی ناوگان با پنجره زمانی (VRPTW) و عاملهای یادگیرنده
• 15. بهینه‌سازی ناوگان خودروهای خودران در توزیع شهری
• 16. مدیریت پویای انبار و چیدمان کالا توسط ربات‌های متحرک خودمختار (AGV)
• 17. هماهنگی گروهی ربات‌های انباردار در برداشت و جاگذاری (Pick and Place)
• 18. کنترل ترافیک ناوگان لجستیکی داخل محوطه با یادگیری چندعامله
• 19. بهینه‌سازی زمان‌بندی بارگیری و تخلیه اسکله‌ها و پایانه‌ها
• 20. توزیع بار چندمرحله‌ای (Multi-echelon) در زنجیره تامین
• 21. مدیریت موجودی توزیع‌شده (Multi-agent Inventory Control) در انبارهای زنجیره‌ای
• 22. پیش‌بینی تقاضا و واکنش پویا با عاملهای هوشمند در لجستیک خرده‌فروشی
• 23. مدیرید لجستیک معکوس و بازیافت کالا با روش‌های MARL
• 24. همکاری لجستیکی بین‌شرکتی و اشتراک‌گذاری ظرفیت ناوگان
• 25. مدیریت زنجیره تامین سرد (Cold Chain) و کنترل دمای انبار و ترانزیت
• 26. کاهش مصرف سوخت و بهینه‌سازی مصرف انرژی در ناوگان سنگین
• 27. مقابله با اختلالات زنجیره تامین و لجستیک بحران با عاملهای مقاوم
• 28. شبیه‌سازی محیط‌های لجستیکی با پلتفرم‌های تخصصی (مانند SUMO و Gym)
• 29. اتصال محیط‌های شبیه‌سازی لجستیک به الگوریتم‌های MARL پایتون
• 30. پیاده‌سازی یک سناریوی ساده مسیریابی چندعامله با پایتون و رایانش ابری
• 31. پیاده‌سازی الگوریتم MADDPG برای هماهنگی دو خودروی باری
• 32. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم انبارداری خودکار چندعامله از صفر تا صد
• 33. ارزیابی عملکرد و معیارهای سنجش کارایی (KPI) در مدل‌های لجستیکی MARL
• 34. تحلیل پایداری، همگرایی و مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ لجستیکی
• 35. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real) در لجستیک
• 36. مدیریت ارتباط بین عاملهای انسانی و عاملهای رباتیک در انبار
• 37. امنیت، حریم خصوصی و قابلیت اعتماد در سیستم‌های لجستیکی توزیع‌شده
• 38. مطالعه موردی ۱: بهینه‌سازی تحویل آخرین مایل (Last-Mile Delivery) با ناوگان پهپادها و موتورسیکلت‌ها
• 39. مطالعه موردی ۲: مدیریت تخصیص اسکله و جرثقیل در ترمینال‌های کانتینری بنادر
• 40. مطالعه موردی ۳: هماهنگی ناوگان توزیع مواد غذایی فاسدشدنی در سطح کلان‌شهر
• 41. مطالعه موردی ۴: بهینه‌سازی زمان‌بندی خطوط تولید و لجستیک داخلی کارخانه
• 42. مطالعه موردی ۵: مدیریت پویای سفارشات آنلاین و پیک‌های شهری در پلتفرم‌های لجستیک سریع
• 43. بررسی مقایسه‌ای عملکرد MARL با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک در لجستیک
• 44. تحلیل اقتصادی و توجیه پیاده‌سازی سیستم‌های لجستیکی هوشمند
• 45. آینده‌پژوهی و روندهای نوظهور در کاربرد هوش مصنوعی و MARL در لجستیک جهانی