کتاب بهینه‌سازی در زمان واقعی سیستم‌های مدیریت انرژی با یادگیری تقویتی چندعامله

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 در زمان واقعی سیستم‌های مدیریت انرژی با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع فسیلی پاک و پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر سیستم های مدیریت انرژی (EMS)
  • 2. چالش های EMS سنتی
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
  • 4. عناصر اصلی RL: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 5. تفاوت بین RL و یادگیری نظارت شده
  • 6. کاربرد RL در EMS
  • 7. مزایای RL برای EMS
  • 8. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 9. مفاهیم اساسی MARL
  • 10. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 11. چالش های MARL: هماهنگی، رقابت، ارتباطات
  • 12. کاربرد MARL در EMS
  • 13. مزایای MARL برای EMS
  • 14. مروری بر معماری های MARL
  • 15. یادگیری متمرکز در مقابل یادگیری توزیع شده
  • 16. یادگیری مبتنی بر عامل در مقابل یادگیری مبتنی بر محیط
  • 17. مدل های عامل مشترک در مقابل مدل های عامل مستقل
  • 18. الگوریتم های پایه MARL
  • 19. Q-learning چند عامله (MA-Q-learning)
  • 20. SARSA چند عامله (MA-SARSA)
  • 21. Actor-Critic چند عامله (MA-AC)
  • 22. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 23. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) برای MARL
  • 24. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 25. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 26. Communication-based MARL algorithms
  • 27. نظریه بازی ها و ارتباط آن با MARL
  • 28. مفاهیم نظریه بازی ها: استراتژی، سود، تعادل نش
  • 29. کاربرد نظریه بازی ها در طراحی MARL
  • 30. مدل سازی سیستم های مدیریت انرژی با استفاده از MARL
  • 31. تعریف عامل ها در EMS
  • 32. تعریف محیط در EMS
  • 33. تعریف حالت ها در EMS
  • 34. تعریف عمل ها در EMS
  • 35. تعریف پاداش ها در EMS
  • 36. مدل سازی منابع انرژی تجدیدپذیر (RES)
  • 37. مدل سازی بارهای مصرفی
  • 38. مدل سازی سیستم ذخیره انرژی (ESS)
  • 39. مدل سازی شبکه توزیع
  • 40. مدل سازی شبکه برق
  • 41. مدل سازی سیستم های گرمایش و سرمایش
  • 42. مدل سازی وسایل نقلیه الکتریکی (EVs)
  • 43. مدل سازی تقاضای انرژی
  • 44. مدل سازی قیمت گذاری انرژی
  • 45. بهینه سازی در زمان واقعی (Real-time Optimization)
  • 46. مفهوم بهینه سازی در زمان واقعی
  • 47. چالش های بهینه سازی در زمان واقعی در EMS
  • 48. نقش MARL در بهینه سازی در زمان واقعی
  • 49. طراحی تابع پاداش برای بهینه سازی EMS
  • 50. طراحی تابع پاداش برای کاهش هزینه
  • 51. طراحی تابع پاداش برای افزایش پایداری شبکه
  • 52. طراحی تابع پاداش برای به حداکثر رساندن استفاده از RES
  • 53. طراحی تابع پاداش برای تعادل بین تقاضا و عرضه
  • 54. طراحی تابع پاداش برای مدیریت تراکم شبکه
  • 55. طراحی تابع پاداش برای اولویت بندی بار
  • 56. پیاده سازی MARL در EMS
  • 57. انتخاب چارچوب های MARL
  • 58. انتخاب کتابخانه های یادگیری عمیق
  • 59. محیط های شبیه سازی برای EMS
  • 60. توسعه محیط های شبیه سازی سفارشی
  • 61. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
  • 62. معیارهای ارزیابی عملکرد EMS
  • 63. مقایسه عملکرد MARL با روش های سنتی
  • 64. تحلیل حساسیت الگوریتم های MARL
  • 65. مطالعات موردی پیاده سازی MARL در EMS
  • 66. بهینه سازی مصرف انرژی در ساختمان ها
  • 67. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 68. هماهنگی منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 69. بهینه سازی عملکرد ریزشبکه ها
  • 70. مدیریت انرژی در مقیاس بزرگ
  • 71. چالش ها و محدودیت های MARL در EMS
  • 72. مقیاس پذیری الگوریتم های MARL
  • 73. ناپایداری و عدم قطعیت در محیط EMS
  • 74. امنیت الگوریتم های MARL
  • 75. تفسیر پذیری تصمیمات عامل ها
  • 76. نیاز به داده های آموزشی فراوان
  • 77. مسائل اخلاقی و اجتماعی در EMS مبتنی بر MARL
  • 78. آینده پژوهی در MARL برای EMS
  • 79. الگوریتم های MARL نسل بعدی
  • 80. یادگیری تقویتی تعمیم پذیر (Transferable RL)
  • 81. یادگیری تقویتی قابل تفسیر (Interpretable RL)
  • 82. یادگیری تقویتی فدرال (Federated RL)
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در کنار MARL
  • 84. نقش داده های بزرگ (Big Data) در EMS مبتنی بر MARL
  • 85. تاثیرات اقتصادی و زیست محیطی MARL در EMS
  • 86. نتیجه گیری و جمع بندی
  • 87. مسیرهای تحقیقاتی آینده

📚 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.