دوره یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پیاده‌سازی در مدیریت تامین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پیاده‌سازی در مدیریت تامین

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت تامین‌کنندگان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت تامین
• 2. چالش‌های مدیریت تامین‌کنندگان و نیاز به راهکارهای هوشمند
• 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
• 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله: عوامل، محیط، همکاری و رقابت
• 5. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-learning، SARSA، Policy Gradient
• 6. تطبیق الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای محیط‌های چندعامله
• 7. مفهوم Nash Equilibrium و ارتباط آن با MARL
• 8. روش‌های حل مسئله Nash Equilibrium در MARL
• 9. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Learners)
• 10. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Learning)
• 11. یادگیری تقویتی با انتقادگر مرکزی (Centralized Critic)
• 12. الگوریتم Actor-Critic در MARL
• 13. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based) در MARL
• 14. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based) در MARL
• 15. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در محیط‌های چندعامله
• 16. چالش‌های پایداری و همگرایی در MARL
• 17. ارتباط و هماهنگی بین عوامل در MARL
• 18. مدل‌سازی محیط مدیریت تامین به عنوان یک مسئله MARL
• 19. تعریف پاداش و حالت برای مسائل مدیریت تامین
• 20. پیاده‌سازی یک محیط شبیه‌سازی ساده برای مدیریت تامین
• 21. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (مانند TensorFlow، PyTorch)
• 22. طراحی یک عامل یادگیرنده تقویتی برای انتخاب تامین‌کنندگان
• 23. بهینه‌سازی سفارش‌دهی با استفاده از MARL
• 24. مدیریت موجودی با استفاده از MARL
• 25. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری با استفاده از MARL
• 26. مدیریت ریسک تامین با استفاده از MARL
• 27. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در مدیریت تامین
• 28. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL برای مسائل مدیریت تامین
• 29. تاثیر پارامترهای مختلف بر عملکرد MARL
• 30. تکنیک‌های کاهش ابعاد حالت (State Space Reduction)
• 31. استفاده از شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در MARL
• 32. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
• 33. روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
• 34. یادگیری تقویتی چندعامله با داده‌های محدود (Sample Efficiency)
• 35. مفاهیم ایمنی در MARL و مدیریت تامین
• 36. تکنیک‌های Robust MARL
• 37. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی زنجیره تامین
• 38. برنامه‌ریزی تولید با استفاده از MARL
• 39. مدیریت حمل و نقل و لجستیک با استفاده از MARL
• 40. ارائه یک مطالعه موردی واقعی از پیاده‌سازی MARL در مدیریت تامین
• 41. چالش‌ها و محدودیت‌های پیاده‌سازی MARL در صنعت
• 42. آینده MARL در مدیریت تامین و زنجیره تامین