کتاب صوتی ارتقاء عملکرد سیستم‌های حمل و نقل عمومی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارتقاء عملکرد سیستم‌های حمل و نقل عمومی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های حمل و نقل عمومی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
• 3. مدل‌های تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 4. حالات، اعمال و پاداش‌ها در MDP
• 5. تابع ارزش و تابع عمل-ارزش
• 6. روش‌های ارزش‌گذاری و بهینه‌سازی سیاست
• 7. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 8. یادگیری Q (Q-Learning)
• 9. یادگیری SARSA
• 10. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
• 11. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
• 12. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
• 13. انواع سیستم‌های چندعامله
• 14. تفاوت MAS با سیستم‌های تک‌عامله
• 15. تعاملات بین عامل‌ها (Cooperation, Competition, Mixed)
• 16. بازی‌های هم‌زمان و غیرهم‌زمان
• 17. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
• 18. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در MAS
• 19. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 20. فضای حالت و عمل ترکیبی بزرگ
• 21. عدم ایستایی محیط (Non-Stationarity)
• 22. مسئله هماهنگی و هم‌افزایی
• 23. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
• 24. روش‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Decentralized RL)
• 25. روش‌های یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized RL)
• 26. روش‌های یادگیری تقویتی متمرکز-توزیع‌شده (CTDE)
• 27. یادگیری تقویتی مبتنی بر تجمیع (Value Decomposition)
• 28. VDA2C
• 29. QMIX
• 30. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-based RL)
• 31. MADDPG
• 32. COMA
• 33. رویکردهای یادگیری تقویتی برای حمل و نقل عمومی
• 34. مدل‌سازی سیستم حمل و نقل عمومی به عنوان MAS
• 35. نمایندگی عامل‌ها در سیستم حمل و نقل (اتوبوس، تاکسی، چراغ راهنمایی)
• 36. استانداردسازی پلتفرم‌های حمل و نقل عمومی
• 37. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها
• 38. بهینه‌سازی مسیرهای اتوبوس با استفاده از MARL
• 39. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL در تقاطع‌ها
• 40. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی با عامل‌های هوشمند
• 41. بهینه‌سازی ظرفیت و تخصیص منابع در حمل و نقل
• 42. مدیریت تقاضا و پیش‌بینی مسافر با MARL
• 43. سیستم‌های هوشمند حمل و نقل (ITS) و نقش MARL
• 44. کاربرد MARL در تاکسی‌های اشتراکی و سرویس‌های آنلاین
• 45. بهینه‌سازی توزیع تاکسی‌ها در مناطق مختلف
• 46. مدیریت اضطراری و حوادث در سیستم حمل و نقل با MARL
• 47. شبیه‌سازی سیستم حمل و نقل عمومی با استفاده از MARL
• 48. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم حمل و نقل
• 49. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در حمل و نقل
• 50. کاهش زمان سفر و تأخیر
• 51. افزایش ظرفیت و بهره‌وری
• 52. کاهش مصرف سوخت و آلودگی
• 53. بهبود رضایت مسافران
• 54. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL در سیستم‌های واقعی
• 55. چالش‌های فنی و مهندسی پیاده‌سازی
• 56. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
• 57. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در حمل و نقل
• 58. حریم خصوصی داده‌های مسافران
• 59. شفافیت و قابلیت تفسیر الگوریتم‌ها
• 60. استانداردهای فنی و بین‌المللی در ITS
• 61. آینده‌پژوهی و روندهای نوین در MARL برای حمل و نقل
• 62. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
• 63. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و بازگشتی (RNN) در MARL
• 64. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
• 65. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
• 66. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود (Few-shot RL)
• 67. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌ساز (Simulator-based RL)
• 68. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی (RL for RL)
• 69. یادگیری تقویتی تکاملی (Evolutionary RL)
• 70. یادگیری تقویتی با عامل‌های انسان‌نما (Human-like Agents)
• 71. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان حمل و نقل هوشمند
• 72. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی در حمل و نقل عمومی
• 73. هماهنگی بین حالت‌های مختلف حمل و نقل (Multimodal Transport)
• 74. سیستم‌های مسیریابی پویا بر اساس داده‌های زنده
• 75. مدیریت پارکینگ هوشمند با استفاده از MARL
• 76. کاربرد MARL در ارتقاء ایمنی ترافیک
• 77. پیش‌بینی و جلوگیری از تصادفات با MARL
• 78. بهینه‌سازی خدمات تحویل کالا با وسایل نقلیه خودران
• 79. مدل‌سازی رفتار مسافران با استفاده از MARL
• 80. نقش هوش مصنوعی مولد در ارتقاء سیستم‌های حمل و نقل
• 81. مبانی یادگیری عمیق برای MARL
• 82. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 83. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها
• 84. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 86. کاربرد CNN در پردازش داده‌های تصویری ترافیک
• 87. کاربرد RNN در پردازش داده‌های سری زمانی حمل و نقل
• 88. مبانی یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 89. الگوریتم‌های DQN و Double DQN
• 90. الگوریتم‌های DDPG و TD3
• 91. الگوریتم‌های PPO و A2C
• 92. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق برای MAS
• 93. شبکه‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 94. مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) در MARL
• 95. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
• 96. یادگیری تقویتی با همکاری و رقابت ضمنی
• 97. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های حمل و نقل
• 98. ارزیابی ریسک و تحمل‌پذیری خطا در MARL
• 99. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 100. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری برای MARL