دوره راهنمای جامع MARL برای مهندسان و پژوهشگران حمل و نقل هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع MARL برای مهندسان و پژوهشگران حمل و نقل هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات یادگیری تقویتی چند عاملی
• 2. اصول یادگیری تقویتی
• 3. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
• 4. یادگیری تقویتی در عمل
• 5. مقدمه‌ای بر حمل و نقل هوشمند
• 6. نقش هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 7. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 8. پایگاه داده‌های حمل و نقل هوشمند
• 9. یادگیری ماشین در حمل و نقل
• 10. مقدمه ای بر بازی ها و عامل ها
• 11. مدل های عامل های هوشمند
• 12. تعامل عامل ها
• 13. مدل های بازی در تئوری بازی ها
• 14. کاربرد تئوری بازی ها در حمل و نقل
• 15. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 16. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عاملی
• 17. چالش های اصلی در MARL
• 18. تقسیم بندی وظایف در MARL
• 19. هماهنگی و رقابت در MARL
• 20. مدل های استاندارد MARL
• 21. مدل های مبتنی بر عامل های مستقل
• 22. مدل های مبتنی بر عامل های متمرکز
• 23. مدل های مبتنی بر عامل های نیمه متمرکز
• 24. الگوریتم های پایه در MARL
• 25. یادگیری Q چند عاملی (Multi-agent Q-learning)
• 26. تجزیه و تحلیل الگوریتم های Q-learning در MARL
• 27. توسعه الگوریتم های Q-learning برای MARL
• 28. دیپ کیو نتورک (DQN) برای MARL
• 29. یادگیری تقویتی عمیق در محیط های چند عاملی
• 30. کاربرد DQN در MARL
• 31. مدل های مبتنی بر سیاست (Policy Gradient) در MARL
• 32. الگوریتم های Policy Gradient برای MARL
• 33. یادگیری سیاست مشترک در MARL
• 34. یادگیری سیاست های توزیع شده در MARL
• 35. الگوریتم های Actor-Critic برای MARL
• 36. کاربرد Actor-Critic در محیط های چند عاملی
• 37. مدل های مبتنی بر تابع ارزش (Value-based) در MARL
• 38. یادگیری تابع ارزش در MARL
• 39. تخمین تابع ارزش در محیط های چند عاملی
• 40. الگوریتم های مبتنی بر مدل (Model-based) در MARL
• 41. یادگیری مدل محیط در MARL
• 42. برنامه ریزی در محیط های مدل دار چند عاملی
• 43. مدل های عامل های خودکار (Self-play) در MARL
• 44. آموزش عامل ها با بازی با خودشان
• 45. کاربرد خود-بازی در MARL
• 46. روش های هماهنگی در MARL
• 47. ارتباطات بین عامل ها
• 48. مدل های ارتباطی در MARL
• 49. یادگیری ارتباطات در MARL
• 50. روش های رقابت در MARL
• 51. استراتژی های رقابتی در MARL
• 52. مدل های رقابت در MARL
• 53. حل مسائل هماهنگی در MARL
• 54. حل مسائل رقابت در MARL
• 55. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک هوشمند
• 56. بهینه سازی جریان ترافیک با MARL
• 57. سیستم های کنترل ترافیک مبتنی بر MARL
• 58. کاربرد MARL در وسایل نقلیه خودران
• 59. هماهنگی وسایل نقلیه خودران با MARL
• 60. برنامه ریزی مسیر برای وسایل نقلیه خودران با MARL
• 61. کاربرد MARL در سیستم های حمل و نقل عمومی
• 62. بهینه سازی برنامه ریزی حمل و نقل عمومی با MARL
• 63. مدیریت ناوگان در حمل و نقل عمومی با MARL
• 64. کاربرد MARL در مدیریت پارکینگ هوشمند
• 65. بهینه سازی تخصیص پارکینگ با MARL
• 66. سیستم های پارکینگ هوشمند مبتنی بر MARL
• 67. کاربرد MARL در لجستیک و زنجیره تامین
• 68. بهینه سازی مسیرهای لجستیک با MARL
• 69. مدیریت موجودی در زنجیره تامین با MARL
• 70. کاربرد MARL در سیستم های شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
• 71. بهینه سازی زمان و مکان شارژ با MARL
• 72. مدیریت شبکه شارژ با MARL
• 73. ارزیابی و سنجش عملکرد در MARL
• 74. معیارهای ارزیابی برای MARL
• 75. مقایسه الگوریتم های MARL
• 76. تحلیل پایداری در MARL
• 77. تعمیم پذیری مدل های MARL
• 78. کاربرد MARL در سناریوهای پیچیده حمل و نقل
• 79. شبیه سازی محیط های حمل و نقل برای MARL
• 80. مجموعه داده های مرجع برای MARL در حمل و نقل
• 81. ملاحظات پیاده سازی MARL در دنیای واقعی
• 82. چالش های اخلاقی در MARL برای حمل و نقل
• 83. آینده MARL در مهندسی حمل و نقل هوشمند
• 84. نقش MARL در تحول پذیری حمل و نقل
• 85. پیشرفت های اخیر در MARL برای حمل و نقل
• 86. راهکارهای نوآورانه با استفاده از MARL
• 87. آموزش و توسعه مهارت های MARL
• 88. منابع و مراجع کلیدی در MARL برای حمل و نقل
• 89. پروژه های عملی MARL در حمل و نقل