سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی

کتاب مبانی و پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی

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 مبانی و پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت مدیریت منابع پراکنده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله
  • 3. کاربرد یادگیری تقویتی چند عامله در مدیریت انرژی
  • 4. تاریخچه و تحولات یادگیری تقویتی چند عامله
  • 5. چالش های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 6. فرصت های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 7. اصول یادگیری تقویتی
  • 8. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 9. تابع ارزش state-value function
  • 10. تابع ارزش action-value function (Q-function)
  • 11. فرمول bellman
  • 12. روش های ارزش گذاری (value iteration)
  • 13. روش های سیاست گذاری (policy iteration)
  • 14. یادگیری بدون مدل (model-free learning)
  • 15. یادگیری مبتنی بر مدل (model-based learning)
  • 16. الگوریتم های یادگیری تقویتی پایه (Q-learning, SARSA)
  • 17. تفاوت Q-learning و SARSA
  • 18. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 19. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 20. Deep Q-Networks (DQN)
  • 21. چالش های DQN
  • 22. روش های بهبود DQN (Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay)
  • 23. الگوریتم های مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 24. REINFORCE
  • 25. Actor-Critic Methods
  • 26. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 27. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 28. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 29. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 30. مقدمه ای بر سیستم های چند عامله
  • 31. تفاوت سیستم های تک عامله و چند عامله
  • 32. انواع تعاملات بین عامل ها (همکاری، رقابت، ترکیبی)
  • 33. محیط های بازی (Games) به عنوان مدل های ساده شده
  • 34. بازی های جمعی (Cooperative Games)
  • 35. بازی های رقابتی (Competitive Games)
  • 36. بازی های ترکیبی (Mixed Games)
  • 37. مفهوم Nash Equilibrium
  • 38. مفهوم Correlated Equilibrium
  • 39. بازی های صفر و یک (Zero-sum Games)
  • 40. بازی های غیر صفر و یک (Non-zero-sum Games)
  • 41. مدل های عامل های هوشمند (Intelligent Agents)
  • 42. مدل عامل های منطقی (Logical Agents)
  • 43. مدل عامل های واکنشی (Reactive Agents)
  • 44. مدل عامل های مبتنی بر هدف (Goal-based Agents)
  • 45. مدل عامل های یادگیرنده (Learning Agents)
  • 46. مقدمه ای بر مدیریت انرژی
  • 47. اهمیت مدیریت انرژی
  • 48. انواع سیستم های مدیریت انرژی (خانگی، صنعتی، شبکه هوشمند)
  • 49. چالش های مدیریت انرژی (پایداری، هزینه، آلودگی)
  • 50. منابع انرژی تجدیدپذیر و چالش های ادغام آنها
  • 51. شبکه هوشمند (Smart Grid)
  • 52. نقش عامل های هوشمند در شبکه هوشمند
  • 53. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی
  • 54. بهینه سازی مصرف انرژی در ساختمان ها
  • 55. مدیریت تقاضا (Demand Response)
  • 56. کنترل منابع انرژی توزیع شده (DERs)
  • 57. شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 58. مدیریت ذخیره سازهای انرژی
  • 59. پیش بینی تولید و مصرف انرژی
  • 60. تخصیص منابع در شبکه هوشمند
  • 61. تشخیص ناهنجاری در مصرف انرژی
  • 62. طراحی الگوریتم های یادگیری تقویتی چند عامله برای مدیریت انرژی
  • 63. مدل سازی محیط مدیریت انرژی به عنوان یک محیط یادگیری تقویتی چند عامله
  • 64. تعریف حالت (state) در محیط مدیریت انرژی
  • 65. تعریف عمل (action) برای عامل های مدیریت انرژی
  • 66. تعریف تابع پاداش (reward function) برای عامل های مدیریت انرژی
  • 67. انتخاب الگوریتم مناسب یادگیری تقویتی چند عامله
  • 68. الگوریتم های مبتنی بر ارزش (Value-based MARL)
  • 69. الگوریتم های مبتنی بر سیاست (Policy-based MARL)
  • 70. الگوریتم های Actor-Critic برای MARL
  • 71. الگوریتم های مشترک (Joint Action Learners)
  • 72. الگوریتم های مستقل (Independent Learners)
  • 73. تکنیک های هماهنگ سازی عامل ها (Coordination Mechanisms)
  • 74. تکنیک های ارتباط بین عامل ها (Communication Protocols)
  • 75. پیاده سازی یادگیری تقویتی چند عامله برای مدیریت انرژی
  • 76. انتخاب چارچوب های نرم افزاری (مانند OpenAI Gym, PettingZoo)
  • 77. شبیه سازهای مدیریت انرژی (مانند GridLAB-D, MATPOWER)
  • 78. نحوه تعریف محیط های سفارشی
  • 79. آموزش عامل ها در محیط های شبیه سازی شده
  • 80. ارزیابی عملکرد عامل های آموزش دیده
  • 81. معیارهای ارزیابی در مدیریت انرژی
  • 82. مقایسه با روش های سنتی مدیریت انرژی
  • 83. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 84. مثال: مدیریت مصرف انرژی در یک ساختمان هوشمند با چندین عامل
  • 85. مثال: مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی در یک جامعه
  • 86. مثال: بهینه سازی ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر در شبکه
  • 87. چالش های پیاده سازی در دنیای واقعی
  • 88. موانع فنی و مهندسی
  • 89. موانع اقتصادی و مقرراتی
  • 90. مسائل امنیتی و حریم خصوصی
  • 91. مقیاس پذیری (Scalability) سیستم های چند عامله
  • 92. صحت و قابلیت اطمینان (Robustness and Reliability)
  • 93. آینده پژوهی و جهت گیری های تحقیقاتی
  • 94. یادگیری تقویتی چند عامله در مقیاس بزرگ
  • 95. یادگیری تقویتی چند عامله با عامل های ناهمگن (Heterogeneous Agents)
  • 96. یادگیری تقویتی چند عامله با عامل های با قابلیت یادگیری متفاوت
  • 97. یادگیری تقویتی چند عامله با قابلیت توضیح پذیری (Explainable MARL)
  • 98. یادگیری تقویتی چند عامله با قابلیت اطمینان بالا (Trustworthy MARL)
  • 99. ادغام با سایر تکنیک های هوش مصنوعی
  • 100. کاربرد در سیستم های انرژی آینده (Future Energy Systems)

📚 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.