کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت و هدایت پروژه‌های مهندسی پیچیده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت و هدایت پروژه‌های مهندسی پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت پروژه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL) و فرمول‌بندی فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 2. گذر از تک‌عاملی به چندعاملی: چالش‌های پویایی محیط و غیرایستا بودن (Non-Stationarity)
  • 3. فرمول‌بندی پروژه‌های مهندسی به عنوان بازی‌های چندعاملی (Stochastic Games)
  • 4. تعریف عامل‌ها در مدیریت پروژه: ذینفعان، تیم‌های عملیاتی و منابع تخصیص‌یافته
  • 5. طراحی فضاهای حالت (State Space) برای نمایش وضعیت پیشرفت، ریسک و بودجه پروژه
  • 6. طراحی فضاهای عمل (Action Space) برای تصمیم‌گیری‌های همزمان و توزیع‌شده
  • 7. طراحی توابع پاداش (Reward Functions) برای ایجاد تعادل بین زمان، هزینه و کیفیت
  • 8. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها: محیط‌های همکاری (Cooperative)، رقابتی (Competitive) و مختلط
  • 9. رویکردهای آموزش: آموزش متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
  • 10. الگوریتم‌های پایه MARL: یادگیری Q چندعاملی و الگوریتم‌های بازی‌محور (Minimax-Q, Nash-Q)
  • 11. الگوریتم‌های گرادیان سیاست چندعاملی (MADDPG و MAPPO) و کاربرد آنها در تخصیص منابع
  • 12. ارتباطات بین عامل‌ها (Multi-Agent Communication) برای هماهنگی در برنامه‌ریزی پروژه
  • 13. مدل‌سازی عدم قطعیت و ریسک‌های سیستماتیک پروژه‌های مهندسی در محیط MARL
  • 14. تخصیص هوشمند منابع انسانی و تجهیزات در پروژه‌های مگا-مهندسی با MARL
  • 15. زمان‌بندی پویا و تسک‌بندی خودکار در مواجهه با تاخیرات پیش‌بینی‌نشده
  • 16. کاهش تعارضات سازمانی و مذاکره خودکار بین عامل‌های پروژه‌ای
  • 17. مدیریت زنجیره تامین و تدارکات پروژه با ابزارهای یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 18. مدیریت و بهینه‌سازی بودجه و جریان مالی پروژه در طول زمان
  • 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های MARL با نرم‌افزارهای مدیریت پروژه (MSP و Primavera P6)
  • 20. ارزیابی پایداری و همگرایی مدل‌های MARL در سناریوهای واقعی مهندسی
  • 21. ارزیابی کارایی الگوریتم‌ها با معیارهای کلیدی عملکرد (KPI) پروژه
  • 22. پیاده‌سازی یک مطالعه موردی جامع: مدیریت هوشمند یک پروژه ساختمانی یا صنعتی بزرگ
تگ‌ها: MADDPG MAPPO MARL Multi-Agent Reinforcement Learning بهینه‌سازی پروژه تخصیص منابع زمان‌بندی پویا مدیریت پروژه مهندسی مدیریت ریسک پروژه هوش مصنوعی در مدیریت پروژه هوش مصنوعی کاربردی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.