سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کنترل ربات‌های حفار با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله: بهینه‌سازی سرعت

کتاب کنترل ربات‌های حفار با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله: بهینه‌سازی سرعت

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 کنترل ربات‌های حفار با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله: بهینه‌سازی سرعت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر رباتیک حفاری
  • 2. مقدمه ای بر ربات های حفار
  • 3. کاربرد ربات های حفار
  • 4. چالش های رباتیک حفاری
  • 5. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 6. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 7. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 8. فرآیند یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 9. الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 10. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 11. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 12. چالش های MARL
  • 13. مفاهیم کلیدی MARL
  • 14. هماهنگی عامل ها
  • 15. رقابت عامل ها
  • 16. بازی های جمعی
  • 17. مقدمه ای بر بهینه سازی سرعت
  • 18. اهمیت بهینه سازی سرعت در رباتیک حفاری
  • 19. روش های سنتی بهینه سازی سرعت
  • 20. مقدمه ای بر رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه سازی سرعت ربات های حفار
  • 21. اهداف تحقیق
  • 22. ساختار کلی سیستم
  • 23. مدل سازی ربات حفار
  • 24. محیط حفاری
  • 25. مدل دینامیکی ربات حفار
  • 26. مدل حسگرهای ربات حفار
  • 27. مدل محرک های ربات حفار
  • 28. مدل سنسورهای زمین
  • 29. تعریف فضای حالت
  • 30. تعریف فضای عمل
  • 31. تعریف تابع پاداش
  • 32. طراحی تابع پاداش برای بهینه سازی سرعت
  • 33. پاداش مثبت برای پیشرفت
  • 34. جریمه برای تصادم
  • 35. جریمه برای مصرف انرژی
  • 36. جریمه برای زمان
  • 37. طراحی تابع پاداش ترکیبی
  • 38. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی چندعامله
  • 39. معرفی الگوریتم های مختلف MARL
  • 40. Q-learning چندعامله
  • 41. Deep Q-Network (DQN) چندعامله
  • 42. Actor-Critic چندعامله
  • 43. Proximal Policy Optimization (PPO) چندعامله
  • 44. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 45. انتخاب و توجیه الگوریتم منتخب
  • 46. پیاده سازی الگوریتم MARL
  • 47. ساختار شبکه عصبی برای عامل ها
  • 48. آموزش عامل ها
  • 49. استراتژی های آموزش
  • 50. بازی در مقابل خود
  • 51. بازی در مقابل عامل های دیگر
  • 52. بازی در مقابل محیط شبیه سازی شده
  • 53. تکنیک های پایدارسازی آموزش
  • 54. مدیریت داده های آموزشی
  • 55. ارزیابی عملکرد
  • 56. معیارهای ارزیابی
  • 57. سرعت حفاری
  • 58. دقت حفاری
  • 59. مصرف انرژی
  • 60. پایداری سیستم
  • 61. مقایسه با روش های سنتی
  • 62. تحلیل نتایج
  • 63. تجزیه و تحلیل تاثیر پارامترهای مختلف
  • 64. تحلیل حساسیت به پارامترهای محیط
  • 65. تحلیل حساسیت به پارامترهای الگوریتم
  • 66. شبیه سازی و پیاده سازی واقعی
  • 67. شبیه سازی محیط حفاری
  • 68. توسعه محیط شبیه سازی
  • 69. اعتبارسنجی محیط شبیه سازی
  • 70. پیاده سازی روی ربات حفار واقعی
  • 71. ملاحظات سخت افزاری
  • 72. ملاحظات نرم افزاری
  • 73. ملاحظات ایمنی
  • 74. چالش های پیاده سازی واقعی
  • 75. بهبود و توسعه الگوریتم
  • 76. تکنیک های افزایش کارایی
  • 77. یادگیری انتقالی
  • 78. یادگیری چندوظیفه ای
  • 79. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 80. استفاده از اطلاعات محیطی
  • 81. مدل سازی پیچیده تر محیط
  • 82. مدل سازی حفاری پیشرفته
  • 83. مدل سازی تعامل ربات با زمین
  • 84. مدل سازی موانع
  • 85. مدل سازی حفاری در شرایط مختلف زمین
  • 86. مدل سازی حفاری در محیط های نامعلوم
  • 87. مدل سازی حفاری در حضور عوامل خارجی
  • 88. توسعه عامل های هوشمندتر
  • 89. یادگیری استراتژی های پیچیده تر
  • 90. یادگیری همکاری بین عامل ها
  • 91. یادگیری رقابت سالم بین عامل ها
  • 92. مدل سازی عدم قطعیت
  • 93. مدل سازی نویز حسگرها
  • 94. مدل سازی خطای محرک ها
  • 95. مدل سازی عدم قطعیت در محیط
  • 96. مدیریت منابع
  • 97. بهینه سازی مصرف انرژی
  • 98. بهینه سازی زمان حفاری
  • 99. بهینه سازی هزینه حفاری
  • 100. ارزیابی اقتصادی

📚 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.