, ,

کتاب یادگیری مقیاس‌پذیر Stackelberg Markov: طراحی تعرفه‌های بهینه و عادلانه در بازارهای انرژی هوشمند

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری مقیاس‌پذیر Stackelberg Markov: طراحی تعرفه‌های بهینه و عادلانه در بازارهای انرژی هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در سیستم‌های پیچیده

موضوع میانی: یادگیری تقویتی در بازی‌های رهبر-پیرو (استاکلبرگ)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تصمیم‌گیری استراتژیک در سیستم‌های پیچیده
  • 2. مفهوم بازی و نظریه بازی
  • 3. بازی‌های رهبر-پیرو (استاکلبرگ): اصول و مبانی
  • 4. بازی‌های استاکلبرگ در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 5. بازارهای انرژی هوشمند: معماری و چالش‌ها
  • 6. یادگیری تقویتی: مروری بر مفاهیم کلیدی
  • 7. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP): مدل‌سازی سیستم‌های پویا
  • 8. MDPها در بازارهای انرژی هوشمند: حالت‌ها، اقدامات و پاداش‌ها
  • 9. بازی‌های مارکوف: تعمیم MDPها به محیط‌های چندعاملی
  • 10. بازی‌های استاکلبرگ مارکوف (SMG): تلفیق بازی و یادگیری
  • 11. فرمول‌بندی SMG برای طراحی تعرفه‌های بهینه انرژی
  • 12. تعریف رهبر و پیرو در بازارهای انرژی هوشمند
  • 13. هدف رهبر: بهینه‌سازی سود با تعیین تعرفه‌ها
  • 14. هدف پیرو: پاسخ به تعرفه‌ها و مصرف بهینه انرژی
  • 15. چالش‌های حل بازی‌های استاکلبرگ مارکوف
  • 16. مقیاس‌پذیری: مواجهه با فضای حالت و عمل بزرگ
  • 17. عدم قطعیت: مدیریت اطلاعات ناقص و تغییرات بازار
  • 18. همکاری و رقابت: یافتن تعادل در محیط چندعاملی
  • 19. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی برای حل SMG
  • 20. Q-Learning: یادگیری ارزش عمل در SMG
  • 21. SARSA: یادگیری سیاست در SMG
  • 22. Deep Q-Network (DQN): یادگیری با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 23. Policy Gradient Methods: بهینه‌سازی مستقیم سیاست‌ها
  • 24. Actor-Critic Methods: ترکیب مزایای Q-Learning و Policy Gradient
  • 25. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (HRL): کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 26. تخمین تابع ارزش (Value Function Approximation) در SMG
  • 27. روش‌های مونت‌کارلو (Monte Carlo Methods) برای تخمین ارزش
  • 28. Temporal Difference (TD) Learning: رویکردی افزایشی برای یادگیری
  • 29. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای تخمین دقیق‌تر ارزش
  • 30. تقریب توابع ارزش با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 31. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning) در SMG
  • 32. ساخت مدل دینامیکی از بازار انرژی
  • 33. یادگیری مدل با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 34. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از مدل یاد گرفته شده
  • 35. الگوریتم‌های ترکیبی: بهره‌گیری از مزایای رویکردهای Model-Based و Model-Free
  • 36. کاوش (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation) در SMG
  • 37. استراتژی‌های کاوش ε-greedy
  • 38. کاوش با استفاده از اطمینان کران بالا (Upper Confidence Bound – UCB)
  • 39. کاوش Bayesian: استفاده از توزیع‌های احتمالی برای عدم قطعیت
  • 40. پردازش توزیع پاداش‌ها و ارزش‌ها
  • 41. روش‌های کاهش واریانس در یادگیری تقویتی
  • 42. کنترل واریانس با استفاده از Baseline
  • 43. استفاده از اهمیت نمونه‌برداری (Importance Sampling) برای کاهش واریانس
  • 44. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان طبیعی (Natural Gradient Methods)
  • 45. یادگیری توزیع شده (Distributed Reinforcement Learning) در SMG
  • 46. موازی‌سازی محاسبات یادگیری
  • 47. استفاده از معماری‌های توزیع شده برای مقیاس‌پذیری
  • 48. یادگیری فدراسیونی (Federated Learning) در بازارهای انرژی
  • 49. یادگیری چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning – MARL) در SMG
  • 50. هماهنگی بین پیروها در بازار انرژی
  • 51. یادگیری سیاستی جمعی (Collective Policy Learning)
  • 52. ارتباط و تبادل اطلاعات بین عامل‌ها
  • 53. نظریه تعادل در MARL و ارتباط آن با SMG
  • 54. الگوریتم‌های تقریب تعادل کورنو (Cournot Equilibrium)
  • 55. طراحی مکانیسم (Mechanism Design) در بازارهای انرژی هوشمند
  • 56. طراحی تعرفه‌های تشویقی برای مصرف بهینه انرژی
  • 57. حل مسئله تخصیص بهینه منابع با استفاده از یادگیری
  • 58. اعتباربخشی و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در SMG
  • 59. معیارهای ارزیابی: سود رهبر، رفاه مصرف‌کننده، بهره‌وری سیستم
  • 60. شبیه‌سازی بازارهای انرژی هوشمند برای ارزیابی الگوریتم‌ها
  • 61. استفاده از داده‌های واقعی برای ارزیابی الگوریتم‌ها
  • 62. مباحث پیشرفته در یادگیری مقیاس‌پذیر SMG
  • 63. یادگیری متا (Meta-Learning) برای تعمیم‌پذیری بهتر
  • 64. یادگیری انتقال (Transfer Learning) بین بازارهای انرژی مختلف
  • 65. یادگیری مادام‌العمر (Lifelong Learning) در محیط‌های پویا
  • 66. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) پارامترها در مدل SMG
  • 67. تاثیر نرخ تخفیف (Discount Factor) بر سیاست‌های یاد گرفته شده
  • 68. تحلیل تاثیر ضرایب جریمه (Penalty Coefficients)
  • 69. مدیریت خطر (Risk Management) در طراحی تعرفه‌ها
  • 70. رابطه بین ریسک‌پذیری رهبر و سیاست‌های یاد گرفته شده
  • 71. ادغام عدم قطعیت در مدل SMG
  • 72. کاربرد تئوری بازی‌های تکاملی (Evolutionary Game Theory) در SMG
  • 73. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها با استفاده از معادلات تکاملی
  • 74. تحلیل پایداری تعادل‌های تکاملی
  • 75. مباحث مربوط به انصاف (Fairness) در طراحی تعرفه‌ها
  • 76. اندازه‌گیری نابرابری در مصرف انرژی
  • 77. طراحی الگوریتم‌های یادگیری عادلانه (Fairness-Aware Learning)
  • 78. حریم خصوصی (Privacy) در یادگیری توزیع شده بازارهای انرژی
  • 79. حفاظت از داده‌های مصرف‌کنندگان با استفاده از روش‌های رمزنگاری
  • 80. یادگیری تفاضلی خصوصی (Differential Privacy) در SMG
  • 81. استفاده از زنجیره بلوکی (Blockchain) در بازارهای انرژی هوشمند
  • 82. ایجاد بازارهای انرژی غیرمتمرکز (Decentralized Energy Markets)
  • 83. امنیت سایبری (Cybersecurity) در بازارهای انرژی هوشمند
  • 84. حملات سایبری به سیستم‌های انرژی و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 85. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های انرژی
  • 86. اخلاق (Ethics) در استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای انرژی
  • 87. مسائل اخلاقی مربوط به الگوریتم‌های یادگیری
  • 88. شفافیت (Transparency) و قابلیت تفسیر (Interpretability) الگوریتم‌ها
  • 89. چالش‌های حقوقی (Legal Challenges) در بازارهای انرژی هوشمند
  • 90. رگولاتوری (Regulation) و استانداردها در بازارهای انرژی هوشمند
  • 91. آینده بازارهای انرژی هوشمند و نقش هوش مصنوعی
  • 92. پیش‌بینی تحولات آینده با استفاده از داده‌کاوی
  • 93. سناریوهای مختلف برای آینده بازارهای انرژی
  • 94. مطالعات موردی (Case Studies): کاربرد SMG در بازارهای واقعی
  • 95. تحلیل موردی بازارهای برق در کشورهای مختلف
  • 96. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 97. توسعه یک محیط شبیه‌سازی برای بازارهای انرژی
  • 98. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف در محیط شبیه‌سازی
  • 99. ابزارهای نرم‌افزاری (Software Tools) برای یادگیری SMG
  • 100. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری تقویتی (TensorFlow, PyTorch)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری مقیاس‌پذیر Stackelberg Markov: طراحی تعرفه‌های بهینه و عادلانه در بازارهای انرژی هوشمند”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا