, ,

کتاب بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی با یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل

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 بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی با یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر حمل و نقل و چالش های آن
  • 2. مفاهیم اصلی حمل و نقل هوشمند
  • 3. اهمیت بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی
  • 4. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 5. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 6. یادگیری تقویتی تک عامله
  • 7. محدودیت های یادگیری تقویتی تک عامله برای مسائل پیچیده حمل و نقل
  • 8. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 9. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 10. چالش های کلیدی در MARL (تغییر محیط، عدم قطعیت، هماهنگی)
  • 11. کاربرد MARL در مسائل حمل و نقل
  • 12. مروری بر مدل های MARL
  • 13. مدل های مبتنی بر همبستگی (Correlation-based Models)
  • 14. مدل های مبتنی بر همکاری (Cooperative Models)
  • 15. مدل های مبتنی بر رقابت (Competitive Models)
  • 16. مدل های ترکیبی (Mixed Models)
  • 17. مدل های مبتنی بر عامل متمرکز (Centralized Actor Models)
  • 18. مدل های مبتنی بر عامل غیرمتمرکز (Decentralized Actor Models)
  • 19. مدل های مبتنی بر عامل متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Decentralized Actor Models)
  • 20. معرفی الگوریتم های پایه MARL
  • 21. Q-Learning در MARL
  • 22. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 23. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 24. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 25. Actor-Critic methods در MARL
  • 26. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 27. Independent Q-Learning (IQL)
  • 28. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 29. QMIX
  • 30. CommNet
  • 31. DIAL
  • 32. COMA
  • 33. تکنیک های نمایش حالت (State Representation) در MARL
  • 34. نمایش حالت مبتنی بر گراف (Graph-based State Representation)
  • 35. نمایش حالت مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN-based State Representation)
  • 36. نمایش حالت مبتنی بر شبکه های عصبی بازگشتی (RNN-based State Representation)
  • 37. نمایش حالت مبتنی بر مکان (Location-based State Representation)
  • 38. نمایش حالت مبتنی بر زمان (Time-based State Representation)
  • 39. نمایش حالت مبتنی بر ویژگی های وسیله نقلیه (Vehicle Feature-based State Representation)
  • 40. نمایش حالت مبتنی بر ویژگی های ترافیک (Traffic Feature-based State Representation)
  • 41. تکنیک های طراحی پاداش (Reward Design) در MARL
  • 42. پاداش های محلی (Local Rewards)
  • 43. پاداش های جهانی (Global Rewards)
  • 44. پاداش های ترکیبی (Hybrid Rewards)
  • 45. پاداش های مبتنی بر هماهنگی (Coordination-based Rewards)
  • 46. پاداش های مبتنی بر کارایی (Performance-based Rewards)
  • 47. پاداش های مبتنی بر انصاف (Fairness-based Rewards)
  • 48. پاداش های مبتنی بر مصرف سوخت (Fuel Consumption-based Rewards)
  • 49. پاداش های مبتنی بر زمان سفر (Travel Time-based Rewards)
  • 50. پاداش های مبتنی بر کاهش تراکم (Congestion Reduction Rewards)
  • 51. پاداش های مبتنی بر رضایت مشتری (Customer Satisfaction Rewards)
  • 52. شبیه سازی محیط های حمل و نقل
  • 53. شبیه سازهای حمل و نقل رایج (SUMO, MATSim, CityFlow)
  • 54. طراحی محیط های شبیه سازی سفارشی
  • 55. مدل سازی داده های ترافیک
  • 56. مدل سازی رفتار رانندگان
  • 57. مدل سازی زیرساخت ها
  • 58. مدل سازی رویدادهای غیرمنتظره (تصادف، خرابی)
  • 59. مدل سازی تقاضای حمل و نقل
  • 60. مدل سازی انواع وسایل نقلیه (خودرو، اتوبوس، کامیون)
  • 61. مدل سازی سیستم های حمل و نقل عمومی
  • 62. مدل سازی سیستم های حمل و نقل اشتراکی
  • 63. بهینه‌سازی مسیر در حمل و نقل با MARL
  • 64. مسئله یافتن کوتاهترین مسیر
  • 65. مسئله یافتن مسیر با کمترین زمان سفر
  • 66. مسئله یافتن مسیر با کمترین مصرف سوخت
  • 67. مسئله یافتن مسیر با کمترین هزینه
  • 68. مسئله یافتن مسیر با در نظر گرفتن محدودیت ها (ظرفیت، زمان)
  • 69. بهینه‌سازی زمان‌بندی در حمل و نقل با MARL
  • 70. زمان‌بندی وسایل نقلیه عمومی
  • 71. زمان‌بندی تحویل بار
  • 72. زمان‌بندی سرویس های اشتراکی
  • 73. زمان‌بندی سفرهای شخصی
  • 74. بهینه‌سازی هماهنگ مسیر و زمان‌بندی
  • 75. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 76. کنترل سیگنال های ترافیکی با MARL
  • 77. مدیریت جریان ترافیک با MARL
  • 78. پیش بینی و مدیریت تراکم با MARL
  • 79. کاربرد MARL در ناوگان های خودران
  • 80. هماهنگی بین خودروهای خودران
  • 81. بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی ناوگان های خودران
  • 82. مدیریت پارک خودکار با MARL
  • 83. کاربرد MARL در لجستیک و زنجیره تامین
  • 84. بهینه‌سازی مسیر تحویل در لجستیک شهری
  • 85. بهینه‌سازی زمان‌بندی انبارداری
  • 86. بهینه‌سازی تخصیص منابع در زنجیره تامین
  • 87. کاربرد MARL در حمل و نقل عمومی
  • 88. بهینه‌سازی خطوط و زمان‌بندی اتوبوس ها
  • 89. بهینه‌سازی تخصیص واگن ها در قطارها
  • 90. مدیریت ازدحام در ایستگاه ها
  • 91. کاربرد MARL در حمل و نقل اشتراکی
  • 92. بهینه‌سازی تخصیص رانندگان و مسافران
  • 93. بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیر سرویس ها
  • 94. کاربرد MARL در حمل و نقل هوشمند شهری (ITS)
  • 95. سیستم های حمل و نقل پاسخگو به رویداد
  • 96. سیستم های مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 97. سیستم های حمل و نقل مبتنی بر تقاضا
  • 98. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
  • 99. معیارهای ارزیابی (زمان سفر، تراکم، مصرف سوخت، انصاف)
  • 100. مقایسه با روش های سنتی

📚 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 بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی با یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل”

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

پیمایش به بالا