, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت مناطق حفاظت شده و حیات وحش

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت مناطق حفاظت شده و حیات وحش

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت منابع طبیعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل ها
  • 4. محیط
  • 5. حالت
  • 6. پاداش
  • 7. تابع ارزش
  • 8. سیاست
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری تقویتی با مدل
  • 11. یادگیری تقویتی در زمان گسسته
  • 12. یادگیری تقویتی در زمان پیوسته
  • 13. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. عامل های متعدد
  • 15. تعاملات بین عامل ها
  • 16. فضای حالت مشترک
  • 17. فضای عمل مشترک
  • 18. پاداش های مشترک
  • 19. پاداش های مجزا
  • 20. هماهنگی بین عامل ها
  • 21. رقابت بین عامل ها
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت مناطق حفاظت شده
  • 23. چالش های مدیریت مناطق حفاظت شده
  • 24. حفاظت از تنوع زیستی
  • 25. مدیریت زیستگاه
  • 26. کنترل گونه های مهاجم
  • 27. مدیریت تضاد انسان و حیات وحش
  • 28. نظارت بر حیات وحش
  • 29. توزیع و پایش جمعیت
  • 30. کشف و پیشگیری از شکار غیرقانونی
  • 31. مدیریت آتش سوزی
  • 32. مدیریت منابع آب
  • 33. پایداری اکولوژیکی
  • 34. مدل سازی سناریوهای آینده
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله برای حفاظت از تنوع زیستی
  • 36. مدل سازی تعاملات گونه ای
  • 37. بهینه سازی اقدامات حفاظتی
  • 38. تخصیص منابع به حفاظت
  • 39. مدیریت شبکه های زیستگاهی
  • 40. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت زیستگاه
  • 41. بهینه سازی برنامه های احیا
  • 42. مدیریت کاربری اراضی
  • 43. پیش بینی تغییرات زیستگاه
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل گونه های مهاجم
  • 45. استراتژی های کنترل گروهی
  • 46. بهینه سازی زمان و مکان مداخله
  • 47. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت تضاد انسان و حیات وحش
  • 48. پیشگیری از آسیب به محصولات کشاورزی
  • 49. کاهش تلفات دام
  • 50. مدیریت رفتار حیات وحش
  • 51. یادگیری تقویتی چندعامله برای نظارت بر حیات وحش
  • 52. بهینه سازی مسیرهای گشت زنی
  • 53. استفاده از پهپادها و سنسورها
  • 54. شناسایی الگوهای حرکتی حیات وحش
  • 55. یادگیری تقویتی چندعامله برای توزیع و پایش جمعیت
  • 56. تخمین اندازه جمعیت
  • 57. تخمین تراکم جمعیت
  • 58. پایش سلامت جمعیت
  • 59. یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف و پیشگیری از شکار غیرقانونی
  • 60. شناسایی مناطق پرخطر
  • 61. بهینه سازی استقرار گشت ها
  • 62. پیش بینی فعالیت های شکارچیان
  • 63. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت آتش سوزی
  • 64. پیش بینی وقوع آتش سوزی
  • 65. بهینه سازی زمان و مکان اطفاء حریق
  • 66. مدیریت منابع برای مقابله با آتش
  • 67. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع آب
  • 68. بهینه سازی تخصیص آب
  • 69. مدیریت خشکسالی
  • 70. حفاظت از منابع آبی برای حیات وحش
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله برای پایداری اکولوژیکی
  • 72. مدیریت جامع اکوسیستم
  • 73. حفظ خدمات اکوسیستمی
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدل سازی سناریوهای آینده
  • 75. پیش بینی اثرات تغییرات اقلیمی
  • 76. مدل سازی اثرات مداخلات مدیریتی
  • 77. سناریوهای توسعه پایدار
  • 78. الگوریتم های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 79. Q-learning چندعامله
  • 80. SARSA چندعامله
  • 81. Policy Gradient چندعامله
  • 82. Actor-Critic چندعامله
  • 83. Deep Q-Networks (DQN) چندعامله
  • 84. Proximal Policy Optimization (PPO) چندعامله
  • 85. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 86. Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 87. اتحاد عامل ها
  • 88. رقابت عامل ها
  • 89. بازی های صفر و یک
  • 90. بازی های غیر صفر و یک
  • 91. فریمورک های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 92. OpenAI Gym
  • 93. PettingZoo
  • 94. PyMARL
  • 95. RLlib
  • 96. TensorForce
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مطالعات موردی
  • 98. مدیریت پارک ملی یلواستون
  • 99. حفاظت از کرگدن در آفریقا
  • 100. مدیریت تالاب های استرالیا

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت مناطق حفاظت شده و حیات وحش”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا