کتاب کاربرد MARL در تخصیص خودکار قطعات یدکی برای تعمیرات خودرو 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 کاربرد MARL در تخصیص خودکار قطعات یدکی برای تعمیرات خودرو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت خدمات پشتیبانی فنی در صنعت خودروسازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) در سیستم‌های زنجیره تامین و لجستیک
  • 2. آشنایی با چالش‌های تخصیص قطعات یدکی در تعمیرگاه‌های خودرو و خدمات پس از فروش
  • 3. مدل‌سازی مسئله تخصیص قطعات به عنوان یک محیط تصمیم‌گیری چندعامله (Dec-POMDP)
  • 4. تعریف دقیق فضاها: حالات (States)، اکشن‌ها (Actions) و توابع پاداش (Rewards) در تخصیص قطعات
  • 5. معماری‌های یادگیری تیمی و همکاری بین عوامل (Cooperative MARL) در زنجیره تامین
  • 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی تک‌عامله و انتقال آن‌ها به بستر چندعامله
  • 7. روش‌های یادگیری Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN) در محیط‌های توزیع‌شده
  • 8. معماری‌های پیشرفته مرکزی‌سازی در یادگیری، غیرمرکزسازی در اجرا (CTDE)
  • 9. الگوریتم‌های پیشرفته مانند MAPPO و MADDPG برای مسائل تخصیص پیوسته و گسسته
  • 10. مدیریت تقاضای تصادفی و نامشخص قطعات یدکی خودرو با رویکرد مبتنی بر عامل
  • 11. پیش‌بینی خرابی قطعات و ارتباط آن با سیستم سفارش‌دهی و تخصیص خودکار
  • 12. بهینه‌سازی موجودی انبارها و کاهش زمان انتظار تعمیرگاه با استفاده از MARL
  • 13. مدیریت محدودیت‌های ظرفیت انبارها و هزینه‌های لجستیکی در توابع پاداش
  • 14. طراحی پاداش‌های ترکیبی برای تعادل میان سرعت تحویل و هزینه‌های نگهداری قطعات
  • 15. مقابله با چالش مقیاس‌پذیری و افزایش تعداد عوامل در شبکه‌های توزیع قطعات بزرگ
  • 16. شبیه‌سازی محیط‌های تعمیرگاهی و زنجیره تامین با استفاده از ابزارهای پایتون (Gym / PettingZoo)
  • 17. پیاده‌سازی و آموزش عوامل هوشمند برای تخصیص خودکار قطعات در اسکریپت‌های پایتون
  • 18. ارزیابی عملکرد سیستم MARL در مقایسه با روش‌های سنتی تخصیص مبتنی بر قوانین ثابت
  • 19. تست پایداری، ناپایداری‌های یادگیری و همگرایی در محیط‌های پویای خودرویی
  • 20. استقرار و پیاده‌سازی عملی مدل‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های ابری و سازمانی
  • 21. پروژه جامع: طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی یک سیستم تخصیص خودکار قطعات یدکی با MARL برای صنعت خودرو
تگ‌ها: Automated Allocation Automotive Industry Deep Q-Learning Intelligent Logistics Inventory Optimization MADDPG MAPPO MARL Multi-Agent Reinforcement Learning Multi-Agent Systems Predictive Maintenance Python AI Reinforcement Learning Spare Parts Management Supply Chain Optimization

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.