دوره یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پارکینگ شهری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت پارکینگ شهری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با استفاده از داده‌های واقعیت افزوده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی
• 2. مفاهیم عامل و محیط
• 3. حالت، عمل و پاداش
• 4. یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
• 6. یادگیری Q-Learning
• 7. یادگیری SARSA
• 8. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
• 9. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 10. معماری شبکه‌های عصبی برای DQN
• 11. تابع هدف و بهینه‌سازی در DQN
• 12. حالت‌های تجربه و حافظه بازپخش
• 13. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
• 14. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 15. مفاهیم اصلی MARL
• 16. انواع سناریوهای MARL
• 17. همکاری و رقابت در MARL
• 18. چالش‌های MARL
• 19. همگرایی در MARL
• 20. مدل‌های عامل-محیط در MARL
• 21. مدل‌های عامل-عامل در MARL
• 22. اتخاذ تصمیمات مشترک
• 23. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی
• 24. یادگیری مبتنی بر عامل توزیع‌شده
• 25. مدیریت پارکینگ شهری
• 26. مشکلات رایج پارکینگ شهری
• 27. نیاز به سیستم‌های مدیریت هوشمند
• 28. نقش فناوری در مدیریت پارکینگ
• 29. مبانی مدل‌سازی پارکینگ شهری
• 30. تعریف نواحی و ظرفیت پارکینگ
• 31. مدل‌سازی تقاضا و عرضه پارکینگ
• 32. شبیه‌سازی ترافیک پارکینگ
• 33. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت پارکینگ
• 34. مدل‌سازی پارکینگ به عنوان یک مسئله MARL
• 35. تعریف عامل‌ها در سیستم پارکینگ
• 36. عامل‌های خودروهای ورودی
• 37. عامل‌های فضاهای پارک
• 38. عامل‌های مرکز کنترل پارکینگ
• 39. حالت‌های سیستم پارکینگ
• 40. در دسترس بودن فضاهای پارک
• 41. وضعیت ترافیک خودروها
• 42. اطلاعات تقاضا
• 43. اعمال در سیستم پارکینگ
• 44. انتخاب فضای پارک توسط خودرو
• 45. هدایت خودرو به سمت فضای پارک
• 46. مدیریت تخصیص فضا
• 47. پاداش‌ها در سیستم پارکینگ
• 48. کاهش زمان جستجو برای پارک
• 49. افزایش بهره‌وری فضاهای پارک
• 50. بهینه‌سازی جریان ترافیک
• 51. الگوریتم‌های MARL برای مدیریت پارکینگ
• 52. Q-Learning توزیع‌شده در پارکینگ
• 53. MADDPG برای مدیریت پارکینگ
• 54. COMA برای مدیریت پارکینگ
• 55. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی برای تخصیص فضا
• 56. یادگیری مبتنی بر عامل توزیع‌شده برای هدایت خودرو
• 57. پیاده‌سازی مدل‌های MARL در پارکینگ
• 58. جمع‌آوری داده‌های پارکینگ
• 59. پیش‌پردازش داده‌ها
• 60. ساخت محیط شبیه‌سازی پارکینگ
• 61. آموزش مدل‌های MARL
• 62. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 63. معیارهای ارزیابی: زمان انتظار، نرخ اشغال
• 64. مقایسه با روش‌های سنتی
• 65. کاربرد در پارکینگ‌های هوشمند
• 66. سیستم‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری
• 67. امنیت در سیستم‌های مدیریت پارکینگ
• 68. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 69. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 70. مقررات و چارچوب‌های قانونی در ایران
• 71. بانکداری بدون ربا در سیستم‌های مالی
• 72. عقود اسلامی در صورت لزوم
• 73. مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
• 74. حفظ منافع ملی در طراحی سیستم
• 75. فرهنگ خانواده ایرانی-اسلامی در طراحی رابط کاربری
• 76. پوشش اسلامی در صورت نیاز به نمایش کاربران
• 77. احترام به مقدسات دینی در پیام‌های سیستم
• 78. پرهیز از ترویج بی‌حجابی یا الگوهای پوششی غیرشرعی
• 79. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی
• 80. پرهیز از مطالب براندازانه یا اهانت به مقامات
• 81. پرهیز از آموزش هک کلاه‌سیاه یا نفوذ مخرب
• 82. پرهیز از ساخت سلاح یا مواد منفجره
• 83. پرهیز از پولشویی یا فرار مالیاتی
• 84. پرهیز از ترویج خودکشی یا خودآزاری
• 85. پرهیز از محتوای ضد ایرانی یا نژادپرستانه
• 86. چارچوب علمی و فقهی در مسائل حساس
• 87. اقتصاد و بانکداری در چارچوب مقررات ایران
• 88. روانشناسی روابط بر مبنای خانواده ایرانی-اسلامی
• 89. تاریخ و سیاست با تأکید بر منافع ملی
• 90. علوم پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 91. استانداردهای زبانی فارسی روان و محترمانه
• 92. حذف ادبیات کوچه‌بازاری زننده و فحاشی
• 93. استفاده از واژگان احترام‌آمیز در حوزه‌های دینی
• 94. جایگزینی مفاهیم مغایر با چارچوب با معادل سازگار
• 95. حذف سرفصل‌های ممنوع مطلق
• 96. جایگزینی موضوعات غیرقابل انطباق با موضوعات سازگار
• 97. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر MARL
• 98. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 99. یادگیری تقویتی بدون الگو
• 100. کاربرد در مدیریت پارکینگ‌های طبقاتی