ทักษะเน้นการเรียนรู้ ทักษะเน้นการเรียนรู้

การวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะด้วยอัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกผ่านเกมจำลองสถานการณ์

MC นี้มุ่งพัฒนาความสามารถด้านการวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะ ผ่านประสบการณ์การเรียนรู้ด้วยเกมจำลองสถานการณ์ ผู้เรียนจะได้ใช้ข้อมูลจากสถานการณ์เพื่อวิเคราะห์ปัญหา วางแผนเส้นทาง และประเมินผลลัพธ์ภายใต้ข้อจำกัดที่กำหนด

กรณีศึกษาหลักของ MC อยู่ในบริบทของ Open Vehicle Routing Problem (OVRP) ซึ่งเป็นปัญหาการจัดเส้นทางที่ยานพาหนะเริ่มต้นจากจุดต้นทาง ให้บริการจุดต่างๆ และสิ้นสุดที่ปลายทางโดยไม่จำเป็นต้องเดินทางกลับมายังจุดเริ่มต้น ลักษณะดังกล่าวสามารถพบได้ในงานขนส่งหลายประเภท เช่น การรับส่งผู้โดยสาร การกระจายสินค้า และการให้บริการขนส่งที่มีจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดแตกต่างกัน ผู้เรียนจะได้ฝึกนำ อัลกอริทึมเชิงฮิวริสติก (Heuristic Algorithms) มาประยุกต์ใช้เพื่อปรับปรุงเส้นทาง พร้อมทั้งใช้ข้อมูลจากผลลัพธ์ของเกมในการตรวจสอบและอธิบายผลของการตัดสินใจ การเรียนรู้จึงเน้นการเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล ข้อจำกัด วิธีการแก้ปัญหา และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น มากกว่าการเรียนรู้แนวคิดด้านการจัดเส้นทางในเชิงทฤษฎีเพียงอย่างเดียว

MC นี้ช่วยให้ผู้เรียนพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ปัญหาและการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลจากสถานการณ์จริง สามารถนำแนวคิดไปประยุกต์ใช้กับงานด้านการวางแผนเส้นทาง การขนส่งและโลจิสติกส์ การจัดสรรทรัพยากร และการปรับปรุงการดำเนินงานในบริบทอื่นที่มีลักษณะใกล้เคียงกันได้

image shared-Micro-Credentials การวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะด้วยอัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกผ่านเกมจำลองสถานการณ์

ไม่จำกัดระยะเวลาส่งงาน

เลือกส่งผลงานในวันและเวลาที่คุณสะดวกที่สุด

เรียนรู้ด้วยตนเอง

เรียนรู้อย่างอิสระ ยืดหยุ่น ปรับได้ตามชีวิตจริง

ส่งงานซ้ำได้ 2 ครั้ง

รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อพัฒนาผลงาน

ความสามารถ

ผู้เรียนสามารถหาเส้นทางที่เหมาะสมสำหรับ Open Vehicle Routing Problem (OVRP) ด้วยการเลือกใช้ใช้อัลกอริทึมเชิงฮิวริสติก (Heuristic Algorithms) เพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะภายใต้ข้อจำกัด ผ่านเกมจำลองสถานการณ์ได้

ฉันจะพัฒนาความสามารถนี้อย่างไร ?

ผู้เรียนสามารถปรับปรุงเส้นทางจากข้อมูลเกม ด้วยการทำความเข้าใจบริบทและข้อจำกัดของ Vehicle Routing Problem (VRP) สร้างเส้นทาง ตรวจสอบความเป็นไปได้ วิเคราะห์สาเหตุของปัญหา ประยุกต์ใช้อัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกสำหรับการจัดเส้นทาง และเปรียบเทียบผลลัพธ์ก่อนและหลังการปรับปรุงด้วยหลักฐานจากระบบอย่างชัดเจน

ภาพรวมวิธีการพัฒนาความสามารถ

กระบวนการพัฒนาสมรรถนะประกอบด้วย 7 ขั้นตอนเชิงหลักการดังต่อไปนี้

  1. ทำความเข้าใจรูปแบบของสถานการณ์ในเกม

  2. การวิเคราะห์ข้อมูลและข้อจำกัดก่อนวางแผนเส้นทาง

  3. การสร้างเส้นทางและการตรวจสอบความเป็นไปได้ของคำตอบ

  4. การวิเคราะห์ผลลัพธ์และกำหนดเป้าหมายการปรับปรุง

  5. อัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกสำหรับการวางแผนและปรับปรุงเส้นทาง

  6. การเปรียบเทียบและประเมินผลหลังการปรับปรุง

  7. การนำหลักการไปประยุกต์ใช้กับการจัดการขนส่งจริง

ฉันจะได้รับการรับรองอย่างไร ?

ผู้เรียนต้องจัดทำ รายงานการวิเคราะห์และปรับปรุงเส้นทาง (Route Analysis and Improvement Report)

รับรองความสามารถ

฿ 2,990

เสริมให้ทักษะของคุณเป็นที่จดจำและมีความหมาย

ซื้อเลย
  • เป็นภาษาไทย

    แสดงเนื้อหาพร้อมใช้เป็นภาษาไทย

  • ไม่จำกัดจำนวนการเข้าถึงสรุปแนวทางพัฒนาความสามารถ

    ไม่จำกัดจำนวนการเข้าถึงสรุปแนวทางพัฒนาความสามารถ

  • 2 สิทธิ์ส่งงานเพื่อรับรองความสามารถ

    2 สิทธิ์ส่งงานเพื่อรับรองความสามารถ

  • คำแนะนำสำหรับคุณโดยเฉพาะ

    คำแนะนำสำหรับคุณโดยเฉพาะ

  • Certificate

    Certificate

  • แชร์ผ่านสื่อออนไลน์ได้

    แชร์ผ่านสื่อออนไลน์ได้

หน่วยการเรียนรู้จะมาในเร็วๆ นี้

ในขณะนี้ Micro-Credential นี้สามารถใช้ได้เฉพาะกับแผนการรับรองเท่านั้น

สิ่งที่ผู้เรียนจะได้รับ

Example Digital Badge การวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะด้วยอัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกผ่านเกมจำลองสถานการณ์

Certificate

การวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะด้วยอัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกผ่านเกมจำลองสถานการณ์

รับรองโดย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (KMUTT) หลังจากผ่านการรับรอง Micro - credential

  • แชร์ได้พร้อมแสดงชื่อของคุณและผลการเรียนรู้ที่สำเร็จ
  • รับรองโดยผู้เชี่ยวชาญทางการศึกษา หรือจากอุตสาหกรรม

Micro-Credential นี้สำหรับใครบ้าง ?

MC นี้เหมาะสำหรับผู้เรียนที่สนใจการวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะ ผ่านการลงมือปฏิบัติในเกมจำลองสถานการณ์ ผู้เรียนควรสามารถอ่านและเปรียบเทียบข้อมูลเบื้องต้น และอธิบายเหตุผลในการเลือกหรือปรับเส้นทางจากผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นได้

กลุ่มผู้เรียนที่เหมาะสม ได้แก่

  • นักศึกษา หรือผู้เรียนที่สนใจด้านการจัดเส้นทาง การขนส่ง โลจิสติกส์ หรือการจัดการปฏิบัติการ

  • ผู้ที่สนใจด้าน Route Optimization, Operations Research, Supply Chain, Data Analytics หรือ AI

  • ผู้เข้าร่วมกิจกรรม Hackathon หรือกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาด้านการขนส่งและการจัดสรรทรัพยากร

  • ผู้ที่ต้องการฝึกประยุกต์ใช้ Heuristic Algorithms กับปัญหาการจัดเส้นทางก่อนนำแนวคิดไปใช้กับสถานการณ์จริง

MC นี้ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมหรือคณิตศาสตร์ขั้นสูง ผู้เรียนสามารถประยุกต์ใช้ Heuristic เพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงเส้นทางได้ด้วยตนเอง ส่วนผู้ที่มีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมสามารถเลือกใช้ Code เป็นเครื่องมือช่วยในการประยุกต์ใช้ Heuristic ได้

ผู้พัฒนา Micro-Credential นี้

Designer pic การวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะด้วยอัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกผ่านเกมจำลองสถานการณ์

ดร.ตันติกร พิชญ์พิบุล

ตำแหน่งงานปัจจุบัน: อาจารย์ประจำหลักสูตรวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์และวิทยาการข้อมูล คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยกรุงเทพ

ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน:

  • การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ (Data Analytics for Decision Making)

  • การวิเคราะห์และปรับปรุงการจัดเส้นทางยานพาหนะ (Vehicle Routing Analysis and Improvement)

  • การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมเชิงฮิวริสติกสำหรับปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะ (Heuristic Algorithms for Vehicle Routing Problems)

  • การวิเคราะห์ข้อมูลด้านโลจิสติกส์และการจัดการปฏิบัติการ (Logistics and Operations Analytics)