دوره بهینه‌سازی انرژی در ساختمان‌های هوشمند با MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی انرژی در ساختمان‌های هوشمند با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند شهری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوشمندی ساختمان و انرژی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 3. اصول بهینه‌سازی در سیستم‌های ساختمانی
• 4. معماری و زیرساخت ساختمان‌های هوشمند
• 5. حسگرها و عملگرها در ساختمان‌های هوشمند
• 6. شبکه‌سازی و ارتباطات در ساختمان‌های هوشمند
• 7. مدل‌سازی تقاضای انرژی در ساختمان‌ها
• 8. پیش‌بینی مصرف انرژی با روش‌های آماری
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پیش‌بینی انرژی
• 10. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی انرژی
• 11. مدل‌های سری زمانی برای انرژی ساختمان
• 12. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
• 13. عوامل، محیط، پاداش و سیاست در RL
• 14. یادگیری ارزش و یادگیری سیاست
• 15. الگوریتم‌های Q-learning
• 16. الگوریتم‌های SARSA
• 17. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 18. چالش‌های هماهنگی در MARL
• 19. انواع محیط‌های MARL
• 20. بازی‌های همکارانه در MARL
• 21. بازی‌های رقابتی در MARL
• 22. بازی‌های مختلط در MARL
• 23. مدل‌های عامل-محیط مشترک
• 24. مدل‌های عامل-محیط مجزا
• 25. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر ارزش در MARL
• 26. Deep Q-Networks (DQN)
• 27. Double DQN
• 28. Dueling DQN
• 29. Prioritized Experience Replay
• 30. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر سیاست در MARL
• 31. Policy Gradients
• 32. Actor-Critic Methods
• 33. Synchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 34. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 35. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
• 36. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 37. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
• 38. CommNet
• 39. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 40. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 41. QMIX
• 42. VDN (Value Decomposition Networks)
• 43. AGENTS (Agent-based Graph-aware Emergent Task Systems)
• 44. تکنیک‌های تجزیه پاداش در MARL
• 45. تکنیک‌های ارتباط بین عامل‌ها در MARL
• 46. شبکه‌های توجه برای ارتباط عامل‌ها
• 47. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی انرژی
• 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی سیستم‌های تهویه مطبوع (HVAC)
• 49. مدیریت روشنایی هوشمند با MARL
• 50. کنترل هوشمند سیستم‌های گرمایش و سرمایش
• 51. مدیریت مصرف انرژی در سیستم‌های تولید پراکنده
• 52. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی در ساختمان
• 53. کنترل مصرف انرژی در پمپ‌های حرارتی
• 54. بهینه‌سازی مصرف آب با MARL
• 55. مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر در ساختمان
• 56. همگام‌سازی مصرف با تولید انرژی تجدیدپذیر
• 57. کاهش پیک بار با استفاده از MARL
• 58. سیستم‌های مدیریت انرژی ساختمان (BEMS)
• 59. کاربرد MARL در BEMS
• 60. شبیه‌سازی محیط‌های ساختمان هوشمند
• 61. ابزارهای شبیه‌سازی برای MARL در ساختمان
• 62. Gym-OpenAI و محیط‌های مرتبط
• 63. Meta-RL در بهینه‌سازی انرژی ساختمان
• 64. یادگیری انتقال در MARL برای ساختمان
• 65. یادگیری فدرال در بهینه‌سازی انرژی ساختمان
• 66. پردازش زبان طبیعی برای تعامل با BEMS
• 67. یادگیری تقویتی با نظارت در ساختمان
• 68. یادگیری تقویتی نیمه نظارتی در ساختمان
• 69. ملاحظات امنیتی در BEMS هوشمند
• 70. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
• 71. پیاده‌سازی عملی MARL در ساختمان‌های واقعی
• 72. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL در ساختمان
• 73. مطالعات موردی پیاده‌سازی MARL
• 74. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL ساختمان
• 75. استانداردهای ارتباطی در ساختمان‌های هوشمند (BACnet, Modbus)
• 76. تأثیر MARL بر آسایش ساکنین
• 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در برابر راحتی
• 78. تحلیل حساسیت پارامترهای MARL
• 79. تکنیک‌های یادگیری افزایشی در MARL
• 80. کاربرد MARL در مدیریت پسماند ساختمان
• 81. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آسانسورها
• 82. کنترل هوشمند سیستم‌های اعلام و اطفاء حریق
• 83. مدیریت انرژی در استخرهای هوشمند
• 84. بهینه‌سازی مصرف انرژی در گلخانه‌های هوشمند
• 85. مدیریت مصرف انرژی در مراکز داده
• 86. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند ساختمان
• 87. پایداری در سیستم‌های انرژی هوشمند
• 88. کاهش انتشار کربن با MARL در ساختمان
• 89. اقتصاد انرژی در ساختمان‌های هوشمند
• 90. آینده MARL در بهینه‌سازی انرژی ساختمان