کتاب بهینه‌سازی عملکرد ربات‌های حفاری زیرزمینی از طریق یادگیری تقویتی مشارکتی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 عملکرد ربات‌های حفاری زیرزمینی از طریق یادگیری تقویتی مشارکتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری زیرزمینی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و پیش‌زمینه
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 4. مفاهیم پایه رباتیک
  • 5. ربات‌های حفاری زیرزمینی (TBMs)
  • 6. چالش‌های TBMs
  • 7. نیاز به بهینه‌سازی عملکرد TBMs
  • 8. یادگیری تقویتی مشارکتی (CRL)
  • 9. مزایای CRL برای TBMs
  • 10. ساختار کلی دوره آموزشی
  • 11. اهداف یادگیری دوره
  • 12. پیش‌نیازهای دوره
  • 13. مبانی یادگیری تقویتی
  • 14. تعریف عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 15. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 16. تابع ارزش (Value Function)
  • 17. تابع سیاست (Policy Function)
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 19. Q-learning
  • 20. SARSA
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 22. یادگیری مبتنی بر مدل مستقیم
  • 23. یادگیری مبتنی بر مدل غیرمستقیم
  • 24. مدل‌های عمیق یادگیری تقویتی (Deep RL)
  • 25. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 28. Deep Q-Networks (DQN)
  • 29. Policy Gradient Methods
  • 30. Actor-Critic Methods
  • 31. مبانی یادگیری تقویتی مشارکتی
  • 32. تعریف یادگیری تقویتی مشارکتی
  • 33. تفاوت CRL با یادگیری تقویتی استاندارد
  • 34. انواع CRL
  • 35. CRL متمرکز (Centralized CRL)
  • 36. CRL غیرمتمرکز (Decentralized CRL)
  • 37. CRL نیمه‌متمرکز (Semi-Centralized CRL)
  • 38. سناریوهای CRL
  • 39. همکاری بین عوامل (Cooperative Agents)
  • 40. رقابت بین عوامل (Competitive Agents)
  • 41. سناریوهای مختلط (Mixed Scenarios)
  • 42. چالش‌های CRL
  • 43. هماهنگی بین عوامل
  • 44. ارتباطات بین عوامل
  • 45. عدم قطعیت در محیط
  • 46. مقیاس‌پذیری
  • 47. مقدمه‌ای بر ربات‌های حفاری زیرزمینی (TBMs)
  • 48. انواع TBMs
  • 49. TBMهای جامد (Solid TBMs)
  • 50. TBMهای باز (Open TBMs)
  • 51. TBMهای هیدروهولد (Hydrohold TBMs)
  • 52. اجزای اصلی TBMs
  • 53. سر حفاری (Cutter Head)
  • 54. سیستم پیشروی (Thrust System)
  • 55. سیستم حمل و نقل مواد (Muck Removal System)
  • 56. سیستم کنترل (Control System)
  • 57. پارامترهای عملکرد TBMs
  • 58. نرخ پیشروی (Penetration Rate)
  • 59. نرخ حفاری (Drilling Rate)
  • 60. مصرف انرژی
  • 61. طول عمر ابزار حفاری
  • 62. خطرات و چالش‌های عملیاتی TBMs
  • 63. سازندهای زمین‌شناسی متغیر
  • 64. فشار آب و گاز
  • 65. پایداری حفره
  • 66. خطرات زمین‌شناسی
  • 67. نیاز به بهینه‌سازی عملکرد TBMs
  • 68. افزایش بهره‌وری
  • 69. کاهش هزینه‌ها
  • 70. افزایش ایمنی
  • 71. بهبود کیفیت حفاری
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی مشارکتی در TBMs
  • 73. مدل‌سازی محیط TBM به عنوان محیط CRL
  • 74. تعریف عوامل در سناریوی TBM
  • 75. عوامل TBM (مثلاً بخش‌های مختلف TBM)
  • 76. عوامل محیطی (مثلاً تغییرات زمین‌شناسی)
  • 77. تعریف وضعیت (State) در سناریوی TBM
  • 78. پارامترهای اندازه‌گیری شده توسط حسگرها
  • 79. اطلاعات زمین‌شناسی
  • 80. وضعیت ابزار حفاری
  • 81. تعریف عمل (Action) در سناریوی TBM
  • 82. تنظیم سرعت چرخش سر حفاری
  • 83. تنظیم نیروی پیشروی
  • 84. مدیریت سیستم حمل و نقل مواد
  • 85. تغییر استراتژی حفاری
  • 86. تعریف پاداش (Reward) در سناریوی TBM
  • 87. پاداش برای نرخ پیشروی بالا
  • 88. جریمه برای مصرف انرژی بالا
  • 89. جریمه برای فرسایش ابزار
  • 90. پاداش برای حفظ پایداری حفره
  • 91. طراحی تابع پاداش مناسب
  • 92. طراحی معماری CRL برای TBMs
  • 93. معماری متمرکز
  • 94. معماری غیرمتمرکز
  • 95. معماری نیمه‌متمرکز
  • 96. انتخاب الگوریتم CRL مناسب
  • 97. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) برای TBMs
  • 98. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 99. Proximal Policy Optimization (PPO) در سناریوهای مشارکتی
  • 100. پیاده‌سازی CRL با استفاده از شبیه‌ساز TBM

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.