کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها و فرصت‌ها در تدارکات بین‌المللی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها و فرصت‌ها در تدارکات بین‌المللی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله در تدارکات بین‌المللی
  • 2. ساختار و اجزای زنجیره تأمین بین‌المللی
  • 3. نقش بازیگران و عامل‌های مستقل در فرآیندهای تدارکات
  • 4. مدل‌سازی فرآیندهای تدارکات به‌صورت محیط چندعامله
  • 5. تعریف حالت، عمل و پاداش در مسائل تدارکات بین‌المللی
  • 6. مدل‌سازی تأمین‌کنندگان، خریداران و توزیع‌کنندگان به‌عنوان عامل
  • 7. مدل‌سازی تعاملات میان عامل‌های زنجیره تأمین
  • 8. تابع هدف و معیارهای عملکرد در تدارکات بین‌المللی
  • 9. بهینه‌سازی هزینه کل تدارکات با MARL
  • 10. مدیریت زمان تحویل و تأخیر در زنجیره تأمین
  • 11. مدیریت موجودی در محیط چندعامله
  • 12. بهینه‌سازی انتخاب و تخصیص تأمین‌کنندگان
  • 13. یادگیری سیاست‌های سفارش‌دهی و خرید
  • 14. هماهنگی عامل‌ها در برنامه‌ریزی تدارکات
  • 15. همکاری و رقابت میان عامل‌های زنجیره تأمین
  • 16. بازی‌های غیرهمکارانه در تدارکات بین‌المللی
  • 17. بازی‌های همکارانه و اشتراک منافع
  • 18. یادگیری تقویتی با پاداش مشترک و پاداش فردی
  • 19. چالش اعتباردهی پاداش در تصمیم‌های مشترک
  • 20. یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز در زنجیره تأمین
  • 21. یادگیری کاملاً غیرمتمرکز برای عامل‌های تدارکاتی
  • 22. اشتراک اطلاعات و طراحی کانال‌های ارتباطی عامل‌ها
  • 23. ارتباط مستقیم و غیرمستقیم میان عامل‌های تدارکات
  • 24. یادگیری با مشاهده جزئی در زنجیره تأمین
  • 25. مدل‌سازی عدم قطعیت تقاضا در تدارکات
  • 26. مدیریت نوسان قیمت و هزینه‌های خرید
  • 27. مدل‌سازی ریسک اختلال در تأمین
  • 28. مدیریت ریسک تأخیرهای حمل‌ونقل بین‌المللی
  • 29. مدل‌سازی اختلالات بندری و گمرکی
  • 30. مقابله با کمبود موجودی و وقفه در تأمین
  • 31. تصمیم‌گیری MARL تحت عدم قطعیت
  • 32. یادگیری سیاست‌های مقاوم در برابر اختلال
  • 33. بهینه‌سازی چندهدفه در تدارکات بین‌المللی
  • 34. ایجاد توازن میان هزینه، زمان و سطح خدمت
  • 35. مدیریت انتشار کربن در تصمیم‌های تدارکاتی
  • 36. ترکیب اهداف اقتصادی و زیست‌محیطی در تابع پاداش
  • 37. مقیاس‌پذیری MARL در شبکه‌های بزرگ تأمین
  • 38. مدیریت تعداد زیاد عامل‌ها و تعاملات
  • 39. حل مسئله فضای حالت و عمل با ابعاد بالا
  • 40. یادگیری هماهنگی در شبکه‌های پیچیده تأمین
  • 41. اکتشاف و بهره‌برداری در محیط‌های تدارکاتی
  • 42. یادگیری از داده‌های تاریخی زنجیره تأمین
  • 43. ترکیب یادگیری تقویتی با شبیه‌سازی زنجیره تأمین
  • 44. طراحی محیط شبیه‌سازی برای تدارکات بین‌المللی
  • 45. ساخت سناریوهای تقاضا و عرضه برای آموزش عامل‌ها
  • 46. تولید سناریوهای اختلال و شوک زنجیره تأمین
  • 47. اعتبارسنجی محیط شبیه‌سازی
  • 48. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل MARL تدارکاتی
  • 49. مقایسه روش‌های ارزش‌محور و سیاست‌محور
  • 50. کاربرد روش‌های Actor-Critic در تدارکات
  • 51. کاربرد الگوریتم‌های Multi-Agent PPO در زنجیره تأمین
  • 52. کاربرد الگوریتم‌های Multi-Agent DQN
  • 53. استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر همکاری عامل‌ها
  • 54. یادگیری سیاست در شرایط رقابت میان تأمین‌کنندگان
  • 55. تنظیم هایپرپارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 56. طراحی آزمایش و معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 57. مقایسه MARL با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک
  • 58. مقایسه MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 59. تحلیل پایداری و همگرایی سیاست‌های چندعامله
  • 60. ارزیابی تعمیم‌پذیری عامل‌ها به سناریوهای جدید
  • 61. آزمون عملکرد در شرایط اختلال و بحران
  • 62. تفسیر تصمیم‌های عامل‌ها در فرآیند تدارکات
  • 63. چالش‌های امنیت و اعتماد میان عامل‌های زنجیره تأمین
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری چندعامله
  • 65. مقاومت در برابر داده‌ها و رفتارهای مخرب عامل‌ها
  • 66. مشوق‌های اقتصادی برای همکاری عامل‌ها
  • 67. حل تعارض منافع میان بازیگران زنجیره تأمین
  • 68. مدیریت اطلاعات ناقص و نامتقارن
  • 69. یادگیری مذاکره میان عامل‌های خریدار و فروشنده
  • 70. طراحی مکانیسم‌های قرارداد و تخصیص منابع
  • 71. یادگیری انتخاب مسیر و شیوه حمل‌ونقل
  • 72. هماهنگی حمل‌ونقل چندوجهی با MARL
  • 73. بهینه‌سازی زمان‌بندی سفارش و حمل
  • 74. مدیریت تأمین چندمنبعی با عامل‌های مستقل
  • 75. تصمیم‌گیری پویا برای جایگزینی تأمین‌کنندگان
  • 76. مدیریت موجودی ایمن در برابر ریسک تأمین
  • 77. کاربرد MARL در تدارکات بلادرنگ
  • 78. به‌روزرسانی سیاست‌ها در محیط‌های پویا
  • 79. یادگیری آنلاین در زنجیره تأمین بین‌المللی
  • 80. استقرار عامل‌های MARL در سامانه‌های عملیاتی
  • 81. طراحی معماری سامانه تدارکات مبتنی بر MARL
  • 82. اتصال عامل‌های یادگیرنده به سیستم‌های ERP و SCM
  • 83. پایش عملکرد و بازآموزی عامل‌های تدارکاتی
  • 84. چالش‌های انتقال مدل از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 85. محدودیت‌های داده و کیفیت اطلاعات در کاربردهای واقعی
  • 86. مسائل مقیاس‌پذیری و هزینه محاسباتی
  • 87. چالش‌های توضیح‌پذیری و پذیرش تصمیم‌های خودکار
  • 88. چارچوب ارزیابی ریسک پیش از استقرار MARL
  • 89. فرصت‌های MARL برای تاب‌آوری زنجیره تأمین
  • 90. فرصت‌های MARL برای کاهش هزینه و افزایش بهره‌وری
  • 91. فرصت‌های MARL برای تدارکات پایدار و سبز
  • 92. آینده عامل‌های خودمختار در تدارکات بین‌المللی
  • 93. طراحی یک نمونه عملی MARL برای بهینه‌سازی تدارکات بین‌المللی
تگ‌ها: International Procurement MARL Multi-Agent Reinforcement Learning Reinforcement Learning Supply Chain AI بهینه‌سازی تدارکات تدارکات بین‌المللی زنجیره تامین لجستیک هوشمند مدیریت ریسک زنجیره تامین مدیریت زنجیره تامین هوش مصنوعی در لجستیک هوش مصنوعی و لجستیک یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.