کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تعاملات هوشمند بین خودروهای جمع‌آوری زباله

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 تعاملات هوشمند بین خودروهای جمع‌آوری زباله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های مدیریت زباله هوشمند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمات یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل
  • 4. مفهوم محیط
  • 5. مفهوم حالت
  • 6. مفهوم عمل
  • 7. مفهوم پاداش
  • 8. مفهوم سیاست
  • 9. مفهوم تابع ارزش
  • 10. مفهوم تابع ارزش عمل
  • 11. تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 12. کاربردهای یادگیری تقویتی
  • 13. انواع یادگیری تقویتی (مدل‌بنیان، بدون مدل)
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 15. Q-Learning
  • 16. SARSA
  • 17. Deep Q-Networks (DQN)
  • 18. Policy Gradients
  • 19. Actor-Critic
  • 20. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. مقدمات یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 23. چالش‌های MARL
  • 24. عدم ایستایی محیط
  • 25. تغییر سیاست سایر عامل‌ها
  • 26. تخصیص پاداش
  • 27. هماهنگی
  • 28. رقابت
  • 29. فهم محیط مشترک
  • 30. انواع هماهنگی در MARL
  • 31. هماهنگی صریح
  • 32. هماهنگی ضمنی
  • 33. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 34. فضای حالت مشترک
  • 35. فضای عمل مشترک
  • 36. فضای مشاهده مشترک
  • 37. پاداش مشترک
  • 38. پاداش مجزا
  • 39. پاداش ترکیبی
  • 40. الگوریتم‌های MARL
  • 41. Independent Q-Learning (IQL)
  • 42. Decentralized Actor-Critic (DAC)
  • 43. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 44. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 45. QMIX
  • 46. CommNet
  • 47. COMA
  • 48. نکات مهم در طراحی سیستم‌های MARL
  • 49. تعریف مناسب حالت، عمل و پاداش
  • 50. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 51. مدیریت پاداش
  • 52. هماهنگی و ارتباط بین عامل‌ها
  • 53. یادگیری و انطباق با تغییرات محیط
  • 54. شبیه‌سازی و ارزیابی
  • 55. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 56. مقدمات سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 57. نقش عامل‌ها در حمل و نقل هوشمند
  • 58. بهینه‌سازی ترافیک
  • 59. مدیریت پارکینگ
  • 60. سیستم‌های خودران
  • 61. هماهنگی وسایل نقلیه
  • 62. کاربرد MARL در تعاملات هوشمند بین خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 63. مقدمات خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 64. چالش‌های جمع‌آوری زباله
  • 65. بهینه‌سازی مسیر
  • 66. زمان‌بندی جمع‌آوری
  • 67. تخصیص منابع
  • 68. هماهنگی بین خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 69. طراحی محیط شبیه‌سازی برای خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 70. تعریف خودروهای جمع‌آوری زباله به عنوان عامل
  • 71. تعریف محیط شهری و مخازن زباله
  • 72. تعریف حالت (موقعیت خودرو، سطح پر بودن مخازن)
  • 73. تعریف عمل (حرکت، توقف، جمع‌آوری)
  • 74. تعریف پاداش (کاهش زمان، کاهش مصرف سوخت، افزایش تعداد مخازن جمع‌آوری شده)
  • 75. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 76. کاربرد Independent Q-Learning در جمع‌آوری زباله
  • 77. کاربرد MADDPG در جمع‌آوری زباله
  • 78. کاربرد QMIX در جمع‌آوری زباله
  • 79. کاربرد VDN در جمع‌آوری زباله
  • 80. پیاده‌سازی مکانیزم‌های ارتباطی بین خودروها
  • 81. اشتراک‌گذاری اطلاعات وضعیت مخازن
  • 82. اشتراک‌گذاری اطلاعات مسیر
  • 83. اشتراک‌گذاری اطلاعات ازدحام ترافیک
  • 84. بهینه‌سازی زمان‌بندی جمع‌آوری با MARL
  • 85. بهینه‌سازی مسیر حرکت با MARL
  • 86. مدیریت ازدحام ترافیک توسط خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 87. هماهنگی بین خودروهای جمع‌آوری زباله و سایر وسایل نقلیه
  • 88. تاثیر MARL بر کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 89. تاثیر MARL بر بهبود خدمات شهری
  • 90. ارزیابی عملکرد سیستم MARL
  • 91. معیارهای ارزیابی
  • 92. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 93. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 94. ملاحظات امنیتی در MARL برای خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 95. ملاحظات اخلاقی در MARL برای خودروهای جمع‌آوری زباله
  • 96. چالش‌های پیاده‌سازی واقعی سیستم MARL
  • 97. مسائل مربوط به داده و جمع‌آوری آن
  • 98. نیاز به قدرت محاسباتی بالا
  • 99. قابلیت اطمینان و تحمل خطا
  • 100. موضوعات تحقیقاتی آینده در MARL برای جمع‌آوری زباله

📚 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.