کتاب صوتی مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا برای MARL در حمل و نقل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا برای MARL 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 مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
• 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عناصر کلیدی RL: عامل، محیط، پاداش
• 4. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر ارزش، مبتنی بر سیاست
• 5. الگوریتم‌های پایه RL: Q-learning, SARSA
• 6. مفاهیم پیشرفته RL: تابع ارزش، سیاست
• 7. تقویت‌گرهای عمیق (Deep RL)
• 8. شبکه‌های عصبی در RL
• 9. یادگیری تقویتی عمیق با سیاست گرادیان (Policy Gradient)
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در RL
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
• 12. یادگیری تقویتی عمیق با بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
• 13. الگوریتم‌های Actor-Critic: A2C, A3C
• 14. الگوریتم‌های مبتنی بر نُرم: DDPG, TD3
• 15. یادگیری بدون مدل (Model-Free) در مقابل یادگیری با مدل (Model-Based)
• 16. استفاده از مدل محیط در RL
• 17. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL) چیست؟
• 18. تفاوت MARL با RL تک عامله
• 19. چالش‌های MARL: عدم قطعیت، هماهنگی
• 20. انواع سناریوهای MARL: رقابتی، مشارکتی، مختلط
• 21. مفاهیم کلیدی در MARL: تعاملات، هماهنگی
• 22. الگوریتم‌های پایه MARL
• 23. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 24. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
• 25. یادگیری تقویتی عمیق چند عامله (Deep MARL)
• 26. شبکه‌های عصبی در Deep MARL
• 27. تکنیک‌های هماهنگی در MARL
• 28. استفاده از عامل مرکزی (Centralized Agent)
• 29. استفاده از عامل توزیع شده (Decentralized Agent)
• 30. استراتژی‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 31. یادگیری تقویتی با ارتباطات (Communication in RL)
• 32. فریم‌ورک‌های MARL
• 33. کتابخانه‌ها و ابزارهای MARL
• 34. مدل‌سازی تقاضا در حمل و نقل
• 35. مبانی پیش‌بینی تقاضا
• 36. انواع مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 37. مدل‌های سری زمانی کلاسیک
• 38. ARIMA, Exponential Smoothing
• 39. مدل‌های رگرسیونی برای پیش‌بینی تقاضا
• 40. عوامل مؤثر بر تقاضا در حمل و نقل
• 41. داده‌های مورد نیاز برای پیش‌بینی تقاضا
• 42. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های تقاضا
• 43. مهندسی ویژگی برای مدل‌های تقاضا
• 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 45. MARL برای پیش‌بینی تقاضا در حمل و نقل
• 46. کاربرد MARL در بهینه‌سازی حمل و نقل
• 47. مدل‌سازی سناریوهای پیچیده حمل و نقل با MARL
• 48. پیش‌بینی تقاضا در شبکه‌های حمل و نقل پویا
• 49. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند در سیستم حمل و نقل
• 50. بهینه‌سازی تخصیص منابع با MARL
• 51. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL
• 52. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS) و MARL
• 53. پیش‌بینی تقاضای مسافر در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
• 54. بهینه‌سازی زمان‌بندی وسایل نقلیه با MARL
• 55. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل بار
• 56. مدل‌سازی رفتار رانندگان و مسافران با MARL
• 57. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان حمل و نقل
• 58. بهینه‌سازی مسیردهی در شبکه‌های حمل و نقل
• 59. پیش‌بینی تقاضای اشتراک‌گذاری خودرو
• 60. مدل‌سازی پویای تقاضا در ساعات اوج
• 61. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
• 62. بهینه‌سازی توزیع ایستگاه‌های شارژ خودروهای برقی
• 63. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل بین شهری
• 64. مدل‌سازی اثرات رویدادها بر تقاضای حمل و نقل
• 65. کاربرد MARL در پیش‌بینی تقاضای لجستیک
• 66. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از MARL
• 67. مدل‌سازی پویایی بازار حمل و نقل با MARL
• 68. پیش‌بینی تقاضا در حمل و نقل هوایی
• 69. کاربرد MARL در بهینه‌سازی عملیات فرودگاهی
• 70. مدل‌سازی تقاضای حمل و نقل ریلی
• 71. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها با MARL
• 72. پیش‌بینی تقاضا در حمل و نقل دریایی
• 73. مدل‌سازی ترافیک بنادر با MARL
• 74. مباحث پیشرفته در MARL برای پیش‌بینی تقاضا
• 75. یادگیری تقویتی ناظر (Imitation Learning) در حمل و نقل
• 76. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پیچیده
• 77. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی تقاضا با MARL
• 78. تفسیرپذیری مدل‌های MARL در حمل و نقل
• 79. پیاده‌سازی عملیاتی مدل‌های MARL
• 80. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای حمل و نقل
• 81. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های MARL حمل و نقل
• 82. آینده MARL در حمل و نقل
• 83. مطالعات موردی موفق MARL در حمل و نقل
• 84. کاربردهای نوظهور MARL در حمل و نقل هوشمند
• 85. تأثیر MARL بر پایداری حمل و نقل
• 86. آموزش و توسعه مهارت در MARL حمل و نقل