سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی هزینه‌ها و انتشار در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر صنعتی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی هزینه‌ها و انتشار در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر صنعتی

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی هزینه‌ها و انتشار در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر صنعتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع تجدیدپذیر در مقیاس صنعتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر صنعتی
  • 2. مقدمه به بهینه‌سازی هزینه‌ها در سیستم‌های انرژی
  • 3. مقدمه به بهینه‌سازی انتشار در سیستم‌های انرژی
  • 4. مقدمه به یادگیری تقویتی
  • 5. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 6. کاربرد MARL در سیستم‌های انرژی
  • 7. مروری بر معماری‌های سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر صنعتی
  • 8. منابع انرژی تجدیدپذیر متداول (خورشیدی، بادی، زیست توده)
  • 9. سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی (باتری‌ها، هیدروژن)
  • 10. شبکه‌های هوشمند و نقش آن‌ها
  • 11. مدیریت تقاضا و پاسخگویی به تقاضا
  • 12. مدل‌سازی هزینه‌ها در سیستم‌های انرژی
  • 13. هزینه‌های سرمایه‌گذاری (CAPEX)
  • 14. هزینه‌های عملیاتی (OPEX)
  • 15. هزینه‌های سوخت (در صورت وجود)
  • 16. هزینه‌های شبکه و اتصال
  • 17. هزینه‌های زیست‌محیطی و انتشار
  • 18. مدل‌سازی انتشار گازهای گلخانه‌ای
  • 19. انتشار مرتبط با تولید انرژی
  • 20. انتشار مرتبط با ذخیره‌سازی انرژی
  • 21. انتشار مرتبط با مصرف انرژی
  • 22. انتشار مرتبط با زنجیره تامین
  • 23. مقدمه به مبانی یادگیری تقویتی
  • 24. مفهوم عامل (Agent)
  • 25. مفهوم محیط (Environment)
  • 26. حالت (State)
  • 27. عمل (Action)
  • 28. پاداش (Reward)
  • 29. سیاست (Policy)
  • 30. تابع ارزش (Value Function)
  • 31. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 32. یادگیری با مدل در مقابل بدون مدل
  • 33. الگوریتم‌های کلیدی یادگیری تقویتی
  • 34. Q-Learning
  • 35. SARSA
  • 36. Deep Q-Networks (DQN)
  • 37. Policy Gradients
  • 38. Actor-Critic Methods
  • 39. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 40. تفاوت‌های MARL با RL تک عامله
  • 41. محیط‌های مشترک در MARL
  • 42. تعاملات بین عامل‌ها
  • 43. چالش‌های MARL
  • 44. همکاری (Cooperation)
  • 45. رقابت (Competition)
  • 46. محیط‌های مختلط
  • 47. عدم قطعیت در MARL
  • 48. عدم قطعیت محیطی
  • 49. عدم قطعیت عامل‌ها
  • 50. انواع معماری‌های MARL
  • 51. معماری‌های متمرکز (Centralized)
  • 52. معماری‌های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 53. معماری‌های ترکیبی (Hybrid)
  • 54. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 55. ارتباط مستقیم
  • 56. ارتباط غیرمستقیم (از طریق محیط)
  • 57. یادگیری سیاست‌های مشترک
  • 58. یادگیری سیاست‌های مستقل
  • 59. معرفی الگوریتم‌های MARL
  • 60. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 61. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 62. QMIX
  • 63. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 64. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 65. تکنیک‌های مواجهه با چالش‌های MARL
  • 66. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 67. تکنیک‌های تنظیم (Regularization)
  • 68. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 69. روش‌های مقابله با عدم تعادل پاداش
  • 70. کاربرد MARL در بهینه‌سازی هزینه سیستم‌های انرژی
  • 71. بهینه‌سازی خرید و فروش انرژی
  • 72. مدیریت شارژ و دشارژ باتری‌ها
  • 73. بهینه‌سازی عملکرد توربین‌های بادی
  • 74. بهینه‌سازی پنل‌های خورشیدی
  • 75. مدیریت مصرف انرژی در بخش صنعتی
  • 76. بهینه‌سازی تولید انرژی از منابع تجدیدپذیر
  • 77. مدیریت هیبریدی منابع انرژی
  • 78. کاربرد MARL در بهینه‌سازی انتشار سیستم‌های انرژی
  • 79. کاهش انتشار ناشی از مصرف سوخت‌های فسیلی
  • 80. بهینه‌سازی استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر برای کاهش انتشار
  • 81. مدیریت انتشار در زمان اوج مصرف
  • 82. هماهنگ‌سازی تولید و مصرف برای کاهش انتشار
  • 83. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های ذخیره‌سازی برای کاهش انتشار
  • 84. مدیریت انتشار در طول چرخه عمر سیستم
  • 85. ترکیب بهینه‌سازی هزینه و انتشار با MARL
  • 86. تعریف توابع پاداش چندهدفه
  • 87. تکنیک‌های وزن‌دهی اهداف
  • 88. تکنیک‌های تخصیص پاداش
  • 89. پیاده‌سازی MARL برای سناریوهای صنعتی خاص
  • 90. مثال‌های موردی (Case Studies)
  • 91. شبیه‌سازی محیط‌های سیستم انرژی
  • 92. ابزارهای شبیه‌سازی (مانند OpenAI Gym, PettingZoo, SUMO)
  • 93. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (مانند TensorFlow, PyTorch)
  • 94. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
  • 95. معیارهای ارزیابی (هزینه، انتشار، پایداری، قابلیت اطمینان)
  • 96. مقایسه با روش‌های بهینه‌سازی سنتی
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 98. قابلیت مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 99. انتقال‌پذیری (Transferability)
  • 100. امنیت و اعتماد در سیستم‌های MARL

📚 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.