کتاب بهینه‌سازی مسیر در سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله
, ,

کتاب بهینه‌سازی مسیر در سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027753 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 بهینه‌سازی مسیر در سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های مدیریت زباله هوشمند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مقدمه‌ای بر سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند
  • 4. چالش‌های بهینه‌سازی مسیر در جمع‌آوری زباله
  • 5. نقش هوش مصنوعی در سیستم‌های جمع‌آوری زباله
  • 6. معرفی یادگیری تقویتی (RL)
  • 7. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 8. انواع یادگیری تقویتی (مدل‌محور، بدون مدل)
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Q-Learning, SARSA)
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradients)
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 13. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. تفاوت‌های RL و MARL
  • 15. انواع محیط‌های MARL (همکاری، رقابت، مختلط)
  • 16. چالش‌های MARL (غیر ایستا بودن محیط، هماهنگی)
  • 17. معرفی سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند
  • 18. اجزای سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند (سنسورها، وسایل نقلیه، پلتفرم مدیریت)
  • 19. جمع‌آوری داده در سیستم‌های زباله هوشمند (سطح پر شدن سطل‌ها، ترافیک)
  • 20. نقش اینترنت اشیاء (IoT) در جمع‌آوری زباله
  • 21. سیستم‌های مدیریت ناوگان در جمع‌آوری زباله
  • 22. مدل‌سازی محیط جمع‌آوری زباله
  • 23. نمایش حالت در سیستم جمع‌آوری زباله
  • 24. تعریف فضای عمل برای وسایل نقلیه جمع‌آوری زباله
  • 25. طراحی تابع پاداش در سیستم جمع‌آوری زباله
  • 26. بهینه‌سازی مسیر به عنوان مسئله یادگیری تقویتی
  • 27. مدل‌سازی مسئله بهینه‌سازی مسیر به عنوان یک بازی چندعامله
  • 28. تعریف عامل‌ها (وسایل نقلیه جمع‌آوری زباله)
  • 29. تعریف محیط (شهر، سطل‌های زباله، مسیرها)
  • 30. تعریف حالت (موقعیت سطل‌ها، وضعیت پر بودن، موقعیت وسایل نقلیه)
  • 31. تعریف عمل (حرکت به سمت سطل بعدی، انتخاب مسیر)
  • 32. طراحی تابع پاداش برای بهینه‌سازی مسیر
  • 33. پاداش برای جمع‌آوری موفق
  • 34. جریمه برای تاخیر
  • 35. پاداش برای کاهش مسافت طی شده
  • 36. پاداش برای کاهش مصرف سوخت
  • 37. پاداش برای توزیع متعادل بار کاری
  • 38. الگوریتم‌های MARL برای بهینه‌سازی مسیر
  • 39. Q-Learning توزیع شده
  • 40. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) در MARL
  • 41. MADDPG (Multi-Agent DDPG)
  • 42. PPO (Proximal Policy Optimization) در MARL
  • 43. ILQL (Independent Learners Q-Learning)
  • 44. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 45. QMIX
  • 46. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 47. تکنیک‌های یادگیری مشترک (Joint Learning)
  • 48. تکنیک‌های یادگیری مستقل (Independent Learning)
  • 49. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL) در MARL
  • 51. شبیه‌سازی محیط جمع‌آوری زباله
  • 52. ابزارهای شبیه‌سازی (SUMO, CityFlow)
  • 53. طراحی سناریوهای شبیه‌سازی
  • 54. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 55. معیارهای ارزیابی (مسافت طی شده، زمان، هزینه، میزان جمع‌آوری)
  • 56. مقایسه با الگوریتم‌های سنتی بهینه‌سازی مسیر (TSP, VRP)
  • 57. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 58. بررسی تأثیر دینامیک محیط (ترافیک، تغییر سطح پر شدن سطل‌ها)
  • 59. کاربرد سنسورهای پیشرفته (دوربین‌ها، GPS)
  • 60. ادغام داده‌های سنسورها در حالت عامل‌ها
  • 61. استفاده از یادگیری عمیق برای پردازش تصاویر سطل‌های زباله
  • 62. مدیریت انرژی در وسایل نقلیه جمع‌آوری زباله
  • 63. بهینه‌سازی مسیر با در نظر گرفتن محدودیت‌های انرژی
  • 64. مدل‌سازی مصرف انرژی وسایل نقلیه
  • 65. یادگیری سیاست‌های شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 66. بهینه‌سازی مسیر در ساعات مختلف شبانه‌روز
  • 67. تأثیر تراکم جمعیت بر بهینه‌سازی مسیر
  • 68. مدل‌سازی پویایی تغییرات سطح پر شدن سطل‌ها
  • 69. استفاده از پیش‌بینی سری‌های زمانی برای سطح پر شدن سطل‌ها
  • 70. یادگیری سیاست‌های پویا برای پاسخگویی به تغییرات
  • 71. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند
  • 72. امنیت داده‌ها در سیستم‌های جمع‌آوری زباله
  • 73. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL برای شهرهای بزرگ
  • 74. پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 75. چالش‌های استقرار سیستم‌های هوشمند
  • 76. ملاحظات اقتصادی و بازگشت سرمایه
  • 77. تحقیقات آینده در زمینه MARL برای جمع‌آوری زباله
  • 78. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش تاخیری
  • 80. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش مثبت
  • 82. یادگیری تقویتی برای هماهنگی بین وسایل نقلیه
  • 83. یادگیری تقویتی برای تخصیص وظایف
  • 84. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا
  • 85. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در مدل‌سازی حالت
  • 86. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در پردازش داده‌های فضایی
  • 87. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 88. یادگیری تقویتی متقابل (Meta-RL)
  • 89. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Intrinsic Reward)
  • 90. انواع پاداش در MARL
  • 91. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 92. یادگیری تقویتی توزیع شده (Distributed RL)
  • 93. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های آفلاین (Offline RL)
  • 94. یادگیری تقویتی از طریق ارتباطات بین عامل‌ها
  • 95. طراحی معماری‌های شبکه عصبی برای MARL
  • 96. استفاده از گراف‌های عصبی (Graph Neural Networks)
  • 97. بهینه‌سازی مسیر در شهرهای هوشمند
  • 98. نقش داده‌های بزرگ (Big Data) در بهینه‌سازی مسیر
  • 99. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ترافیک
  • 100. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های جمع‌آوری زباله

📚 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 بهینه‌سازی مسیر در سیستم‌های جمع‌آوری زباله هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا