کتاب بهینه‌سازی تصمیمات سرمایه‌گذاری در پروژه‌های فضایی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

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

📚 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 تصمیمات سرمایه‌گذاری در پروژه‌های فضایی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت منابع مالی در پروژه‌های تحقیق و توسعه تکنولوژی‌های فضایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و مفاهیم پایه
  • 2. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. تفاوت‌های یادگیری تک‌عامله و چندعامله
  • 4. معماری‌های عامله: همکار، رقیب، و ترکیبی
  • 5. مدل‌سازی محیط‌های مارکوف چندعامله (Dec-POMDP)
  • 6. الگوریتم‌های کلاسیک MARL: Independent Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: QMIX، VDN، QTRAN
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: MAPPO، COMA، MADDPG
  • 9. یادگیری تقویتی چندعامله با تمرکز بر مرکزی‌سازی آموزش و غیرمرکزی‌سازی اجرا
  • 10. طراحی تابع پاداش برای تصمیمات سرمایه‌گذاری فضایی
  • 11. مدل‌سازی عدم قطعیت در پروژه‌های فضایی (ریسک فنی، بودجه، زمان)
  • 12. شبه‌سازی محیط پروژه فضایی: پارامترهای مدار، پرتاب، و عملیات
  • 13. استفاده از شبیه‌سازهای فضایی (GMAT، STK) در حلقه یادگیری
  • 14. استخراج ویژگی‌های مالی و فنی برای حالت‌های عامله
  • 15. تعریف عامله‌ها: مدیر پروژه، مالی، مهندس سیستم، تأمین‌کننده
  • 16. مکانیزم‌های همکاری: اشتراک‌گذاری اطلاعات، هماهنگی بودجه
  • 17. مکانیزم‌های رقابت: تخصیص محدود منابع، مناقصه
  • 18. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی برای تصمیمات استراتژیک و تاکتیکی
  • 19. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) بین پروژه‌های فضایی
  • 20. بهینه‌سازی چندهدفه: هزینه، ریسک، بازده علمی
  • 21. تکنیک‌های کاوش-استفاده در فضای عمل بزرگ
  • 22. استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی برای مدل‌سازی وابستگی‌های زیرسیستم‌ها
  • 23. آموزش با داده‌های تاریخی پروژه‌های فضایی (Offline RL)
  • 24. ارزیابی سیاست‌ها: معیارهای مالی (NPV، IRR) و معیارهای فنی
  • 25. تحلیل حساسیت و پایداری سیاست‌های یادگرفته‌شده
  • 26. استقرار سیاست در محیط واقعی: چالش‌های امنیتی و قانونی
  • 27. اطمینان از قابلیت تفسیرپذیری تصمیمات عامله‌ها
  • 28. استفاده از یادگیری تقویتی ایمن (Safe RL) برای جلوگیری از تجاوز از بودجه
  • 29. مطالعه موردی: بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری در پروژه ماهواره رصد زمین
  • 30. مطالعه موردی: مدیریت پورتفوی پروژه‌های پرتاب موشکی
  • 31. مطالعه موردی: برنامه‌ریزی ماموریت‌های اکتشافی سیارگان
  • 32. ادغام با سیستم‌های مدیریت پروژه (Earned Value Management)
  • 33. بهینه‌سازی زمان‌بندی و تخصیص بودجه با MARL
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله در حضور تأخیر ارتباطی (Communication Delay)
  • 35. استفاده از یادگیری تقویتی توزیعی (Federated MARL) برای داده‌های حساس
  • 36. مدل‌سازی نوسانات نرخ ارز و تأثیر بر تصمیمات سرمایه‌گذاری
  • 37. بهینه‌سازی خرید و تأمین قطعات حیاتی با عامله‌های چندگانه
  • 38. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک‌های لانچ
  • 39. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در MARL مقیاس بزرگ
  • 40. ارزیابی عملکرد با شبیه‌سازی مونته‑کارلو
  • 41. مقایسه MARL با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک (MILP، DP)
  • 42. پیاده‌سازی عملی با PyMARL، RLlib، و Stable Baselines3
  • 43. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار مقیاس‌پذیر
  • 44. استراتژی‌های تست A/B برای سیاست‌های جدید سرمایه‌گذاری
  • 45. مدیریت چرخه حیات مدل: نظارت، بازآموزی، و نسخه‌بندی
  • 46. اخلاق، شفافیت و پاسخگویی در تصمیم‌گیری خودکار فضایی
  • 47. روندهای آینده: MARL در اقتصاد فضایی و استخراج معدن سیارگان
  • 48. پروژه نهایی: طراحی و آموزش سیستم MARL برای یک ماموریت فضایی giả想ی

📚 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.