, ,

کتاب کنترل بهینه سیستم‌های خطی با یادگیری تقویتی: رهیافت‌های فرم بسته با ترکیب LQR و MDP خطی

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 کنترل بهینه سیستم‌های خطی با یادگیری تقویتی: رهیافت‌های فرم بسته با ترکیب LQR و MDP خطی

موضوع کلی: سیستم‌های کنترل هوشمند

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای سیستم‌های کنترل

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های کنترل هوشمند
  • 2. تاریخچه و تکامل تئوری کنترل
  • 3. مبانی سیستم‌های دینامیکی خطی
  • 4. نمایش فضای حالت (State-Space Representation)
  • 5. مفهوم پایداری در سیستم‌های کنترل
  • 6. پایداری به مفهوم لیاپونوف
  • 7. کنترل‌پذیری (Controllability) و رویت‌پذیری (Observability)
  • 8. مروری بر جبر خطی: فضا‌های برداری و ماتریس‌ها
  • 9. مقادیر ویژه، بردار‌های ویژه و تاثیر آن‌ها بر دینامیک سیستم
  • 10. ماتریس‌های معین مثبت و کاربرد آن‌ها در کنترل
  • 11. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی و توابع هزینه
  • 12. کنترل بهینه چیست؟
  • 13. تنظیم‌کننده خطی درجه دوم (LQR): معرفی مساله
  • 14. تابع هزینه درجه دوم در سیستم‌های کنترل
  • 15. اصل بهینگی بلمن (Bellman's Principle of Optimality)
  • 16. برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming) برای مسائل کنترل
  • 17. معادله ریکاتی جبری (Algebraic Riccati Equation – ARE)
  • 18. حل معادله ریکاتی و یافتن بهره کنترل بهینه
  • 19. کنترل‌کننده فیدبک حالت خطی (Linear State-Feedback)
  • 20. ویژگی‌های حلقه بسته سیستم تحت کنترل LQR
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 22. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 23. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
  • 24. ویژگی مارکوف و دینامیک انتقال حالت
  • 25. سیاست (Policy): قطعی و تصادفی
  • 26. تابع ارزش حالت (V-function)
  • 27. تابع ارزش عمل (Q-function)
  • 28. معادلات بلمن برای توابع ارزش
  • 29. معادلات بهینگی بلمن
  • 30. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا در یادگیری تقویتی
  • 31. الگوریتم تکرار سیاست (Policy Iteration)
  • 32. الگوریتم تکرار ارزش (Value Iteration)
  • 33. یادگیری بدون مدل (Model-Free Learning)
  • 34. یادگیری مونت کارلو (Monte Carlo Methods)
  • 35. یادگیری با تفاوت زمانی (Temporal-Difference Learning)
  • 36. الگوریتم Q-Learning
  • 37. الگوریتم SARSA
  • 38. تقریب توابع در یادگیری تقویتی
  • 39. چالش‌های یادگیری تقویتی در فضاهای پیوسته
  • 40. پیوند میان کنترل بهینه و یادگیری تقویتی
  • 41. فرموله‌بندی مساله LQR به عنوان یک فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 42. تعریف حالت، عمل و پاداش برای مساله LQR
  • 43. MDP های خطی (Linear MDPs): تعریف و ویژگی‌ها
  • 44. تابع پاداش درجه دوم در چارچوب MDP
  • 45. تابع ارزش درجه دوم در سیستم‌های خطی
  • 46. نمایش پارامتریک تابع Q برای سیستم‌های خطی-درجه دوم
  • 47. معادله بلمن برای مساله LQR
  • 48. تکرار سیاست برای حل مساله LQR (با مدل مشخص)
  • 49. تکرار ارزش برای حل مساله LQR (با مدل مشخص)
  • 50. چالش اصلی: یادگیری کنترل بهینه بدون اطلاع از دینامیک سیستم
  • 51. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL) برای کنترل
  • 52. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL) برای کنترل
  • 53. مفهوم یادگیری خارج از سیاست (Off-Policy) و درون سیاست (On-Policy)
  • 54. جمع‌آوری داده از سیستم: اکتشاف در فضای عمل پیوسته
  • 55. الگوریتم‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 56. الگوریتم‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic Methods)
  • 57. یادگیری Q با استفاده از روش حداقل مربعات تفاوت زمانی (LSTD-Q)
  • 58. فرموله‌بندی مساله یادگیری Q به عنوان یک مساله رگرسیون
  • 59. ساختار ماتریسی الگوریتم LSTD-Q
  • 60. نمایش تابع Q به صورت پارامتریک: Q(x,u) = [x', u']' H [x; u]
  • 61. استخراج پارامترهای ماتریس H از داده‌ها
  • 62. راه حل فرم بسته برای تخمین پارامترهای تابع Q
  • 63. ارتباط میان ماتریس H و راه حل معادله ریکاتی
  • 64. از تابع Q به سیاست بهینه: استخراج بهره کنترل K
  • 65. استخراج فرم بسته سیاست بهینه از تابع Q تخمین‌زده شده
  • 66. تحلیل ریاضی استخراج سیاست بهینه
  • 67. اثبات همگرایی سیاست یادگرفته‌شده به سیاست LQR بهینه
  • 68. الگوریتم یادگیری تقویتی دسته‌ای (Batch RL) برای LQR
  • 69. گام اول: جمع‌آوری داده‌های حالت، عمل و پاداش
  • 70. گام دوم: حل مساله حداقل مربعات برای یافتن پارامترهای Q
  • 71. گام سوم: محاسبه بهره کنترل بهینه به صورت فرم بسته
  • 72. تحلیل پایداری کنترل‌کننده یادگرفته‌شده
  • 73. شرایط لازم برای داده‌های اکتشافی (Persistency of Excitation)
  • 74. نقش نویز در تحریک سیستم و بهبود یادگیری
  • 75. مقایسه روش فرم بسته با روش‌های تکراری
  • 76. پیاده‌سازی عملی: شبیه‌سازی یک سیستم خطی ساده
  • 77. کنترل پاندول معکوس با استفاده از RL فرم بسته
  • 78. تحلیل حساسیت الگوریتم به نویز اندازه‌گیری
  • 79. تحلیل پیچیدگی محاسباتی و نیاز به داده (Sample Complexity)
  • 80. یادگیری آنلاین در مقابل یادگیری دسته‌ای برای سیستم‌های کنترل
  • 81. تطبیق‌پذیری الگوریتم با تغییرات دینامیک سیستم
  • 82. تعمیم به سیستم‌های خطی متغیر با زمان (LTV)
  • 83. کنترل مقاوم با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 84. یادگیری توابع هزینه نامشخص (Inverse Reinforcement Learning)
  • 85. ترکیب شناسایی سیستم (System Identification) با یادگیری تقویتی
  • 86. مقایسه رویکرد شناسایی-سپس-کنترل با رویکرد RL مستقیم
  • 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با دینامیک تصادفی (Stochastic Linear Systems)
  • 88. گسترش به مسائل ردیابی (Tracking) در کنترل
  • 89. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری تقویتی
  • 90. یادگیری تقویتی امن (Safe Reinforcement Learning)
  • 91. کاربرد در رباتیک: کنترل حرکت بازوی ربات
  • 92. کاربرد در وسایل نقلیه خودران: کنترل مسیر
  • 93. کاربرد در مدیریت انرژی و شبکه‌های هوشمند
  • 94. محدودیت‌های رویکرد MDP خطی
  • 95. چالش‌های پیاده‌سازی روی سخت‌افزار واقعی
  • 96. مروری بر مقالات و تحقیقات مرتبط جدید
  • 97. زمینه‌های تحقیقاتی باز در تلاقی کنترل و یادگیری تقویتی
  • 98. جمع‌بندی نهایی دوره و مرور مفاهیم کلیدی
  • 99. پروژه نهایی: طراحی و شبیه‌سازی یک کنترل‌کننده هوشمند برای یک سیستم خطی

📚 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 کنترل بهینه سیستم‌های خطی با یادگیری تقویتی: رهیافت‌های فرم بسته با ترکیب LQR و MDP خطی”

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

پیمایش به بالا