اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی هوشمند لجستیک و مدیریت ناوگان با الگوریتم Q-Learning

کتاب بهینه‌سازی هوشمند لجستیک و مدیریت ناوگان با الگوریتم Q-Learning

تگ‌ها: Dynamic Routing Fleet Management Python Reinforcement Learning Q-Learning Reinforcement Learning Vehicle Routing Problem VRP بهینه سازی حمل و نقل بهینه سازی مسیر لجستیک هوشمند مدیریت ناوگان مسیریابی خودرو هوش مصنوعی حمل و نقل هوش مصنوعی در لجستیک یادگیری تقویتی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هوشمند لجستیک و مدیریت ناوگان با الگوریتم Q-Learning

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی لجستیک و مدیریت ناوگان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و جایگاه Q-Learning
  • 2. تعریف عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 3. مدل‌سازی مسائل لجستیکی به‌عنوان مسئله تصمیم‌گیری
  • 4. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف در مسائل ناوگان
  • 5. طراحی فضای حالت برای مدیریت ناوگان
  • 6. طراحی فضای عمل برای تصمیم‌گیری لجستیکی
  • 7. طراحی تابع پاداش برای مسائل حمل‌ونقل
  • 8. موازنه اکتشاف و بهره‌برداری
  • 9. مفهوم تابع ارزش و ارزش عمل
  • 10. معادله بلمن در یادگیری تقویتی
  • 11. مفهوم Q-Function و جدول Q
  • 12. الگوریتم پایه Q-Learning
  • 13. به‌روزرسانی مقادیر Q با معادله یادگیری
  • 14. نرخ یادگیری و اثر آن بر همگرایی
  • 15. ضریب تنزیل و افق تصمیم‌گیری
  • 16. مقداردهی اولیه جدول Q
  • 17. شرایط همگرایی Q-Learning
  • 18. پیاده‌سازی Q-Learning با Python
  • 19. ساخت محیط شبیه‌سازی برای مسئله لجستیک
  • 20. مدل‌سازی شبکه حمل‌ونقل و مسیرها
  • 21. نمایش گرافی نقاط توزیع و مسیرهای حمل‌ونقل
  • 22. مدل‌سازی ناوگان و ویژگی‌های خودروها
  • 23. مدل‌سازی ظرفیت وسایل نقلیه
  • 24. مدل‌سازی محدودیت‌های زمانی تحویل
  • 25. مدل‌سازی تقاضای مشتریان
  • 26. مدل‌سازی هزینه‌های حمل‌ونقل
  • 27. مدل‌سازی مصرف سوخت و انرژی
  • 28. مدل‌سازی تأخیر و زمان سفر
  • 29. بهینه‌سازی تخصیص خودرو به سفارش‌ها
  • 30. بهینه‌سازی انتخاب مسیر با Q-Learning
  • 31. یادگیری مسیرهای کم‌هزینه
  • 32. یادگیری مسیرهای کوتاه‌تر و سریع‌تر
  • 33. مدیریت ترافیک و زمان متغیر سفر
  • 34. تصمیم‌گیری تحت شرایط نامطمئن
  • 35. مدیریت سفارش‌های پویا
  • 36. بهینه‌سازی زمان‌بندی تحویل
  • 37. زمان‌بندی اعزام خودروها
  • 38. مدیریت ناوگان با چند وسیله نقلیه
  • 39. مسئله مسیریابی وسیله نقلیه و VRP
  • 40. حل VRP با Q-Learning
  • 41. مسئله VRP با پنجره‌های زمانی
  • 42. مدیریت ظرفیت در Vehicle Routing
  • 43. مسیریابی چندمقصدی با یادگیری تقویتی
  • 44. مسیریابی پویا در شبکه‌های حمل‌ونقل
  • 45. بهینه‌سازی Last-Mile Delivery
  • 46. بهینه‌سازی جمع‌آوری و تحویل هم‌زمان
  • 47. مدیریت ناوگان در شرایط تقاضای متغیر
  • 48. Q-Learning برای کاهش هزینه عملیاتی
  • 49. Q-Learning برای کاهش زمان تحویل
  • 50. Q-Learning برای کاهش مصرف سوخت
  • 51. Q-Learning برای افزایش بهره‌وری ناوگان
  • 52. طراحی تابع پاداش چندهدفه
  • 53. مدیریت هم‌زمان هزینه، زمان و کیفیت سرویس
  • 54. محدودیت‌های سخت و نرم در مدل‌سازی لجستیک
  • 55. جریمه‌گذاری نقض محدودیت‌ها در تابع پاداش
  • 56. جلوگیری از یادگیری سیاست‌های نامعتبر
  • 57. مدیریت حالت‌های بسیار بزرگ
  • 58. محدودیت‌های جدول Q در مسائل پیچیده
  • 59. استفاده از Approximate Q-Learning
  • 60. استفاده از ویژگی‌های حالت به‌جای جدول Q
  • 61. مقیاس‌پذیری Q-Learning برای ناوگان بزرگ
  • 62. Q-Learning در محیط‌های پیوسته
  • 63. مدیریت فضای عمل بزرگ
  • 64. کاهش فضای حالت و عمل با Feature Engineering
  • 65. انتخاب ویژگی‌های مؤثر برای مسائل لجستیکی
  • 66. استفاده از ε-Greedy در مسیریابی
  • 67. تنظیم پویا نرخ اکتشاف
  • 68. مقایسه سیاست‌های اکتشافی در مدیریت ناوگان
  • 69. تأثیر تصادفی‌بودن محیط بر یادگیری
  • 70. تنظیم ابرپارامترهای Q-Learning
  • 71. طراحی اپیزودهای آموزشی مناسب
  • 72. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل
  • 73. اندازه‌گیری هزینه کل لجستیک
  • 74. اندازه‌گیری زمان و کیفیت تحویل
  • 75. ارزیابی نرخ استفاده از ناوگان
  • 76. مقایسه Q-Learning با روش‌های کلاسیک مسیریابی
  • 77. مقایسه Q-Learning با الگوریتم‌های حریصانه
  • 78. مقایسه Q-Learning با Dynamic Programming
  • 79. مقایسه Q-Learning با الگوریتم‌های تکاملی
  • 80. مقایسه Q-Learning با Deep Q-Network
  • 81. اعتبارسنجی مدل در سناریوهای مختلف
  • 82. آزمون عملکرد در داده‌های واقعی و شبیه‌سازی‌شده
  • 83. تحلیل حساسیت پارامترهای مدل
  • 84. تشخیص ناپایداری و عدم همگرایی
  • 85. رفع مشکلات رایج در آموزش عامل
  • 86. طراحی سیستم تصمیم‌گیری بلادرنگ برای ناوگان
  • 87. استفاده از سیاست یادگرفته‌شده در عملیات واقعی
  • 88. به‌روزرسانی سیاست با داده‌های جدید
  • 89. مدیریت تغییرات محیط عملیاتی
  • 90. طراحی معماری سامانه هوشمند مدیریت ناوگان
  • 91. اتصال عامل یادگیری تقویتی به سیستم لجستیک
  • 92. پروژه عملی بهینه‌سازی مسیرهای ناوگان با Q-Learning
  • 93. پروژه عملی زمان‌بندی و تخصیص سفارش‌ها
  • 94. پروژه نهایی طراحی سیستم هوشمند مدیریت ناوگان

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.