, ,

کتاب بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل شهری با MARL

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 بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل شهری با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل درون شهری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر حمل و نقل شهری و چالش های آن
  • 2. مقدمه ای بر بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 3. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 4. کاربرد MARL در حمل و نقل شهری
  • 5. اهداف و دامنه این دوره آموزشی
  • 6. ساختار دوره آموزشی
  • 7. پیش‌نیازهای دوره آموزشی
  • 8. منابع و ابزارهای مورد نیاز
  • 9. مرور کلی بر سیستم های حمل و نقل شهری
  • 10. انواع وسایل حمل و نقل شهری
  • 11. مدل سازی جریان ترافیک
  • 12. مدل های فیزیکی ترافیک
  • 13. مدل های صف
  • 14. مدل های مبتنی بر عامل
  • 15. چالش های بهینه‌سازی در حمل و نقل شهری
  • 16. تراکم ترافیک
  • 17. آلودگی هوا
  • 18. مصرف سوخت
  • 19. ایمنی
  • 20. هزینه ها
  • 21. زمان سفر
  • 22. تصمیم گیری پویا
  • 23. عدم قطعیت
  • 24. نیاز به هماهنگی
  • 25. مقدمه ای بر بهینه‌سازی
  • 26. مفاهیم پایه بهینه‌سازی
  • 27. انواع مسائل بهینه‌سازی
  • 28. روش های کلاسیک بهینه‌سازی
  • 29. بهینه‌سازی خطی
  • 30. بهینه‌سازی غیرخطی
  • 31. بهینه‌سازی ترکیبی
  • 32. مقدمه ای بر تخصیص منابع
  • 33. مفهوم تخصیص منابع
  • 34. انواع منابع در حمل و نقل شهری
  • 35. وسایل نقلیه (تاکسی، اتوبوس، دوچرخه، اسکوتر)
  • 36. زیرساخت ها (جاده ها، ایستگاه ها، پارکینگ ها)
  • 37. نیروی انسانی (رانندگان، اپراتورها)
  • 38. اطلاعات (داده های ترافیک، تقاضا)
  • 39. چالش های تخصیص منابع در حمل و نقل شهری
  • 40. تقاضای متغیر
  • 41. محدودیت منابع
  • 42. اولویت بندی اهداف
  • 43. توزیع مکانی منابع
  • 44. توزیع زمانی منابع
  • 45. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 46. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 47. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 48. سیاست، تابع ارزش
  • 49. الگوریتم های یادگیری تقویتی (Q-learning، SARSA)
  • 50. مدل های یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 51. کاربرد RL در حمل و نقل شهری
  • 52. بهینه‌سازی چراغ های راهنمایی
  • 53. مدیریت صف ها
  • 54. پیش‌بینی تقاضا
  • 55. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 56. مفهوم MARL
  • 57. تفاوت RL و MARL
  • 58. انواع محیط های MARL
  • 59. محیط های همکارانه
  • 60. محیط های رقابتی
  • 61. محیط های مختلط
  • 62. چالش های MARL
  • 63. همبستگی حالت ها و اعمال عامل ها
  • 64. مقیاس پذیری
  • 65. عدم سکون محیط
  • 66. مشاهده پذیری محدود
  • 67. توابع پاداش متقابل
  • 68. الگوریتم های پایه MARL
  • 69. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 70. QMIX (Value Decomposition Networks)
  • 71. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 72. IQL (Independent Q-Learning)
  • 73. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 74. کاربرد MARL در تخصیص منابع حمل و نقل شهری
  • 75. مدل سازی سیستم حمل و نقل شهری به عنوان یک سیستم MARL
  • 76. تعریف عامل ها (وسایل نقلیه، ایستگاه ها، اپراتورها)
  • 77. تعریف حالت ها (موقعیت، وضعیت، تقاضا)
  • 78. تعریف اعمال (حرکت، پذیرش مسافر، تغییر مسیر)
  • 79. تعریف توابع پاداش (کاهش زمان سفر، افزایش بهره وری، کاهش مصرف سوخت)
  • 80. مطالعات موردی MARL در تخصیص منابع حمل و نقل شهری
  • 81. بهینه‌سازی تخصیص تاکسی ها
  • 82. بهینه‌سازی تخصیص اشتراک دوچرخه و اسکوتر
  • 83. بهینه‌سازی تخصیص اتوبوس ها
  • 84. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه اشتراکی
  • 85. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودران
  • 86. پیاده سازی سیستم های MARL برای تخصیص منابع
  • 87. انتخاب چارچوب MARL (OpenAI Gym, PettingZoo, Ray RLlib)
  • 88. آماده سازی داده ها و شبیه سازها
  • 89. پیاده سازی الگوریتم های MARL
  • 90. آموزش و ارزیابی مدل ها
  • 91. تنظیم پارامترهای هایپر
  • 92. ارزیابی عملکرد سیستم
  • 93. معیارهای ارزیابی در MARL برای حمل و نقل
  • 94. زمان سفر متوسط
  • 95. مسافت طی شده متوسط
  • 96. مصرف سوخت
  • 97. میزان استفاده از منابع
  • 98. هزینه عملیاتی
  • 99. رضایت کاربران
  • 100. تحلیل حساسیت

📚 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 تخصیص منابع در حمل و نقل شهری با MARL”

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

پیمایش به بالا