دوره بهینهسازی شبکه حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی شبکه حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله
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 مدلهای پیشرفته
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه ای بر بهینه سازی شبکه حمل و نقل
- 2. اصول اولیه یادگیری تقویتی
- 3. مفهوم عامل در یادگیری تقویتی
- 4. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
- 5. محیط های شبیه سازی شبکه حمل و نقل
- 6. مدل سازی گره ها و یال های شبکه
- 7. داده های ترافیکی و پارامترهای شبکه
- 8. معرفی الگوریتم های پایه MARL
- 9. یادگیری Q-learning برای عامل ها
- 10. توسعه الگوریتم های یادگیری Q-learning مشترک
- 11. پیاده سازی الگوریتم های MARL در پایتون
- 12. چارچوب های شبیه سازی شبکه حمل و نقل
- 13. شبیه ساز SUMO و ادغام با MARL
- 14. مدل سازی صفوف و زمان انتظار در تقاطع ها
- 15. بهینه سازی زمان بندی چراغ های راهنمایی
- 16. سیستم های حمل و نقل هوشمند (ITS)
- 17. نقش MARL در مدیریت ترافیک شهری
- 18. مدیریت ترافیک در تقاطع های پیچیده
- 19. بهینه سازی جریان ترافیک در بزرگراه ها
- 20. کاهش تراکم ترافیکی با عامل های هوشمند
- 21. مدل سازی رفتار رانندگان و عامل ها
- 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل های خودخواه
- 23. توزیع منابع در شبکه حمل و نقل
- 24. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه عمومی
- 25. بهینه سازی مسیردهی وسایل نقلیه
- 26. شبکه های عصبی عمیق در MARL
- 27. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده های سری زمانی
- 28. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده های فضایی
- 29. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
- 30. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
- 31. الگوریتم Actor-Critic
- 32. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
- 33. کاربرد DRL در بهینه سازی سیگنال های ترافیکی
- 34. بهینه سازی زمان بندی سیگنال ها برای کاهش تاخیر
- 35. مدل سازی شبکه های حمل و نقل پویا
- 36. بهینه سازی زمان واقعی در شبکه های حمل و نقل
- 37. سیستم های حمل و نقل اشتراکی (Ride-sharing)
- 38. مدیریت تقاضا و عرضه در حمل و نقل اشتراکی
- 39. بهینه سازی تخصیص مسافر به راننده
- 40. بهینه سازی مسیر ناوگان حمل و نقل اشتراکی
- 41. کاربرد MARL در مدیریت پارکینگ
- 42. بهینه سازی یافتن جای پارک
- 43. سیستم های حمل و نقل عمومی خودران
- 44. مدیریت هماهنگ وسایل نقلیه خودران
- 45. بهینه سازی تعامل بین وسایل نقلیه خودران و دستی
- 46. امنیت در شبکه های حمل و نقل هوشمند
- 47. ملاحظات اخلاقی در سیستم های حمل و نقل خودکار
- 48. تاثیر MARL بر مصرف سوخت و آلودگی هوا
- 49. بهینه سازی برای کاهش انتشار گازهای گلخانه ای
- 50. مدل سازی شبکه های حمل و نقل با محدودیت های منابع
- 51. بهینه سازی تخصیص پهنای باند در شبکه های ارتباطی حمل و نقل
- 52. مدیریت حوادث و اختلالات در شبکه حمل و نقل
- 53. واکنش سریع به اختلالات ترافیکی
- 54. استفاده از داده های حسگرها در MARL
- 55. یادگیری از داده های واقعی ترافیکی
- 56. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
- 57. معیارهای سنجش بهینگی شبکه حمل و نقل
- 58. مدل سازی تعامل بین عامل های انسانی و ماشینی
- 59. تکنیک های یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
- 60. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based RL)
- 61. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free RL)
- 62. بهینه سازی شبکه های حمل و نقل لجستیکی
- 63. مدیریت ناوگان تحویل کالا
- 64. بهینه سازی مسیر تحویل کالا
- 65. مدل سازی شبکه های حمل و نقل در شرایط اضطراری
- 66. مدیریت ترافیک در زمان بحران
- 67. بهینه سازی دسترسی به خدمات اضطراری
- 68. کاربرد MARL در طراحی شبکه های حمل و نقل جدید
- 69. بهینه سازی مکان یابی ایستگاه های حمل و نقل عمومی
- 70. بهینه سازی مسیرهای جدید حمل و نقل
- 71. مدیریت ترافیک در شبکه های حمل و نقل شهری و بین شهری
- 72. بهینه سازی اتصال شبکه های حمل و نقل مختلف
- 73. مدل سازی شبکه های حمل و نقل با تاکید بر پایداری
- 74. بهینه سازی مصرف انرژی در سیستم های حمل و نقل
- 75. تکنیک های یادگیری تقویتی پیشرفته
- 76. یادگیری تقویتی با پاداش های پیچیده
- 77. یادگیری تقویتی با تعمیم پذیری بالا
- 78. مدل سازی شبکه های حمل و نقل در مقیاس بزرگ
- 79. چالش های محاسباتی در MARL برای شبکه های حمل و نقل
- 80. استفاده از محاسبات ابری برای MARL
- 81. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک هوایی
- 82. بهینه سازی مسیر پرواز
- 83. مدیریت ترافیک هوایی در فرودگاه ها
- 84. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک دریایی
- 85. بهینه سازی مسیر کشتی ها
- 86. مدیریت ترافیک بندری
- 87. مدل سازی شبکه های حمل و نقل با در نظر گرفتن عوامل اقتصادی
- 88. تاثیر بهینه سازی ترافیک بر هزینه ها
- 89. مدل سازی شبکه های حمل و نقل با در نظر گرفتن عوامل اجتماعی
- 90. دسترسی عادلانه به خدمات حمل و نقل
- 91. کاربرد MARL در بهینه سازی سیستم های دوچرخه اشتراکی
- 92. مدیریت توزیع دوچرخه ها
- 93. بهینه سازی مکان یابی ایستگاه های دوچرخه
- 94. مدل سازی شبکه های حمل و نقل با استفاده از یادگیری عمیق توزیع شده
- 95. یادگیری تقویتی در محیط های توزیع شده
- 96. بهینه سازی شبکه های حمل و نقل با رویکرد اقتصاد رفتاری
- 97. مدل سازی تصمیمات رانندگان با در نظر گرفتن خطاهای شناختی
- 98. کاربرد MARL در بهینه سازی سیستم های تحویل بسته با پهپاد
- 99. مدیریت ناوگان پهپادها
- 100. بهینه سازی مسیر تحویل با پهپاد
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.