سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت تقاضای حمل و نقل درون شهری با استفاده از عامل‌های یادگیرنده

کتاب مدیریت تقاضای حمل و نقل درون شهری با استفاده از عامل‌های یادگیرنده

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 مدیریت تقاضای حمل و نقل درون شهری با استفاده از عامل‌های یادگیرنده

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 مدیریت تقاضای حمل و نقل درون شهری
  • 2. مفاهیم کلیدی در حمل و نقل درون شهری
  • 3. چالش های حمل و نقل درون شهری
  • 4. اهمیت مدیریت تقاضا در حمل و نقل
  • 5. تعریف مدیریت تقاضای حمل و نقل (TDM)
  • 6. اهداف TDM
  • 7. انواع استراتژی های TDM
  • 8. محدودیت ها و فرصت های TDM
  • 9. نقش فناوری در TDM
  • 10. مقدمه ای بر عامل های هوشمند (Intelligent Agents)
  • 11. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی
  • 12. یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 13. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 14. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 15. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 16. الگوریتم های یادگیری تقویتی پایه
  • 17. الگوریتم Q-Learning
  • 18. الگوریتم SARSA
  • 19. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 20. معماری شبکه های عصبی عمیق
  • 21. کاربرد عامل های یادگیرنده در سیستم های هوشمند
  • 22. کاربرد عامل های یادگیرنده در حمل و نقل
  • 23. مدل سازی سیستم حمل و نقل درون شهری به عنوان یک محیط
  • 24. تعریف عامل های یادگیرنده در سیستم حمل و نقل
  • 25. طراحی فضای وضعیت (State Space) برای عامل های حمل و نقل
  • 26. تعریف فضای عمل (Action Space) برای عامل های حمل و نقل
  • 27. طراحی تابع پاداش (Reward Function) برای عامل های حمل و نقل
  • 28. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب
  • 29. پیاده سازی عامل های یادگیرنده برای مدیریت تقاضا
  • 30. آموزش عامل ها با استفاده از داده های شبیه سازی شده
  • 31. آموزش عامل ها با استفاده از داده های واقعی
  • 32. ارزیابی عملکرد عامل های یادگیرنده
  • 33. سناریوهای مختلف برای مدیریت تقاضا
  • 34. مدیریت ترافیک در تقاطع ها
  • 35. هدایت خودروها در شبکه حمل و نقل
  • 36. مدیریت پارکینگ
  • 37. مدیریت تقاضای وسایل نقلیه عمومی
  • 38. مدیریت تقاضای دوچرخه اشتراکی
  • 39. مدیریت تقاضای سرویس های حمل و نقل اشتراکی
  • 40. هماهنگ سازی عامل ها
  • 41. مدیریت تقاضا با استفاده از عامل های چند عاملی (Multi-Agent Systems)
  • 42. ارتباط بین عامل ها
  • 43. همکاری بین عامل ها
  • 44. رقابت بین عامل ها
  • 45. استراتژی های هماهنگ سازی عامل ها
  • 46. مدل سازی سیستم های حمل و نقل پویا
  • 47. شبیه سازی سیستم حمل و نقل درون شهری
  • 48. ابزارهای شبیه سازی حمل و نقل (مانند SUMO, MATSim)
  • 49. توسعه محیط های شبیه سازی سفارشی
  • 50. جمع آوری و پیش پردازش داده های حمل و نقل
  • 51. انواع داده های حمل و نقل (ترافیک، مسیر، زمان سفر، اطلاعات مسافر)
  • 52. پاکسازی و استانداردسازی داده ها
  • 53. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 54. استخراج ویژگی های مرتبط با رفتار تقاضا
  • 55. یادگیری الگوهای تقاضا
  • 56. مدل سازی رفتار مسافران
  • 57. عوامل موثر بر تصمیم گیری مسافران (هزینه، زمان، راحتی، قابلیت اطمینان)
  • 58. پیش بینی تقاضا
  • 59. پیش بینی کوتاه مدت تقاضا
  • 60. پیش بینی بلند مدت تقاضا
  • 61. استفاده از عامل های یادگیرنده برای پیش بینی تقاضا
  • 62. بهینه سازی تخصیص منابع حمل و نقل
  • 63. بهینه سازی زمان بندی وسایل نقلیه عمومی
  • 64. بهینه سازی مسیر وسایل نقلیه
  • 65. بهینه سازی تخصیص پارکینگ
  • 66. مدیریت تراکم ترافیک
  • 67. استفاده از عامل ها برای تعدیل ترافیک
  • 68. اعمال سیاست های تشویقی و تنبیهی
  • 69. مدیریت تقاضا در زمان اوج مصرف
  • 70. مدیریت تقاضا در شرایط اضطراری
  • 71. توسعه سیستم های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 72. نقش عامل های یادگیرنده در ITS
  • 73. قابلیت انطباق عامل ها با شرایط متغیر
  • 74. یادگیری مداوم عامل ها
  • 75. یادگیری از تجربیات جدید
  • 76. فراگیری (Transfer Learning) بین وظایف مختلف
  • 77. یادگیری federated (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 78. چالش های پیاده سازی عامل های یادگیرنده در دنیای واقعی
  • 79. مقیاس پذیری سیستم ها
  • 80. قابلیت اطمینان و استحکام عامل ها
  • 81. امنیت عامل ها
  • 82. مسائل اخلاقی و اجتماعی
  • 83. شفافیت در تصمیم گیری عامل ها
  • 84. پذیرش عمومی عامل های هوشمند
  • 85. ارزیابی اقتصادی و اجتماعی TDM با عامل های یادگیرنده
  • 86. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 87. آینده پژوهی در مدیریت تقاضای حمل و نقل با عامل های یادگیرنده
  • 88. روندهای نوظهور در حمل و نقل هوشمند
  • 89. نقش اینترنت اشیاء (IoT) در TDM
  • 90. نقش بلاکچین در TDM
  • 91. توسعه چارچوب های نرم افزاری برای عامل های یادگیرنده در حمل و نقل
  • 92. راهنمایی برای تحقیق و توسعه
  • 93. موضوعات پژوهشی باز
  • 94. مشارکت با ذینفعان (شهرداری ها، شرکت های حمل و نقل، پژوهشگران)
  • 95. استانداردسازی در TDM با عامل های یادگیرنده
  • 96. آموزش و توسعه مهارت ها در زمینه TDM و عامل های یادگیرنده

📚 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.