تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للتسعير الديناميكي باستخدام التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning).

تفاصيل المشروع:

يهدف هذا المشروع إلى بناء نظام ذكاء اصطناعي قادر على تحديد "السعر الأمثل" للمنتجات بشكل تلقائي لتعظيم الأرباح. يعتمد النظام على تقنية التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning) وتحديداً خوارزمية Q-Learning.

المميزات التقنية التي تم تنفيذها في المشروع:

تحليل سلوك المستهلك: النظام يدعم ثلاثة أنواع من سلوكيات المشترين (حساس للسعر، مهتم بالجودة، أو متوازن).

نمذجة الطلب: يتم محاكاة الطلب على المنتج باستخدام توزيع "بواسون" (Poisson Distribution) لضمان واقعية البيانات.

خوارزمية التعلم: تم برمجة العميل (Agent) لاتخاذ قرارات التسعير بناءً على مصفوفة Q-Table، مع موازنة بين استكشاف أسعار جديدة (Exploration) واستغلال الأسعار المربحة (Exploitation) عبر سياسة

ϵ

-greedy.

التدريب المكثف: خضع النموذج لعملية تدريب دقيقة شملت 2000 حلقة تعلم (Episodes) للوصول لأفضل النتائج.

تحليل النتائج: يتضمن المشروع تصحيحاً بيانياً (Learning Curve) يوضح تطور أداء النموذج وزيادة الأرباح بمرور الوقت.

النتائج المحققة:

نجح النموذج في تحديد السعر الذي يحقق أعلى عائد مادي؛ حيث أظهرت النتائج النهائية اختيار السعر (10) كأفضل سعر لنوع معين من الزبائن، مع تحقيق متوسط ربح مرتفع في مرحلة الاختبار.

التقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python.

المكتبات: Matplotlib لرسم المنحنيات ، و NumPy للعمليات الحسابية المصفوفية.