کتاب بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های حمل و نقل ملی با MARL

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 مسیریابی در شبکه‌های حمل و نقل ملی با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از تحلیل داده‌های بلادرنگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر شبکه های حمل و نقل ملی
  • 2. مفاهیم پایه مسیریابی
  • 3. چالش های مسیریابی در مقیاس بزرگ
  • 4. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 5. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 6. عناصر کلیدی RL: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 7. الگوریتم های پایه RL: Q-learning، SARSA
  • 8. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 9. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 10. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 11. مقدمه ای بر MARL
  • 12. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 13. مدل های ارتباطی در MARL
  • 14. مدل های همکاری در MARL
  • 15. مدل های رقابتی در MARL
  • 16. مدل های مختلط در MARL
  • 17. معماری های عامل در MARL
  • 18. معماری های متمرکز در MARL
  • 19. معماری های غیرمتمرکز در MARL
  • 20. معماری های ترکیبی در MARL
  • 21. فضای حالت در MARL برای مسیریابی
  • 22. فضای عمل در MARL برای مسیریابی
  • 23. تابع پاداش در MARL برای مسیریابی
  • 24. طراحی تابع پاداش برای بهینه سازی زمان سفر
  • 25. طراحی تابع پاداش برای بهینه سازی مصرف سوخت
  • 26. طراحی تابع پاداش برای بهینه سازی ترافیک
  • 27. طراحی تابع پاداش برای بهینه سازی ایمنی
  • 28. طراحی تابع پاداش برای اهداف ترکیبی
  • 29. الگوریتم های MARL برای مسیریابی
  • 30. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 31. Policy Gradient Methods در MARL
  • 32. Actor-Critic Methods در MARL
  • 33. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 34. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 35. Learning with Opponent Learning Awareness (LOLA)
  • 36. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 37. ملاحظات اجرایی MARL در مقیاس بزرگ
  • 38. مقیاس پذیری الگوریتم های MARL
  • 39. نیاز به داده در MARL
  • 40. شبیه سازی محیط های حمل و نقل
  • 41. توسعه شبیه سازهای حمل و نقل
  • 42. سناریوهای شبیه سازی ترافیک
  • 43. شبیه سازی رویدادهای غیرمنتظره (تصادف، انسداد)
  • 44. شبیه سازی رفتار رانندگان
  • 45. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
  • 46. معیارهای ارزیابی مسیریابی
  • 47. مقایسه با الگوریتم های مسیریابی سنتی
  • 48. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 49. مطالعات موردی از کاربرد MARL در مسیریابی
  • 50. مسیریابی وسایل نقلیه در ناوگان حمل و نقل
  • 51. مسیریابی تاکسی ها و خودروهای اشتراکی
  • 52. مدیریت ترافیک در تقاطع ها
  • 53. سیستم های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 54. بهینه سازی مسیرهای تحویل کالا
  • 55. مسیریابی در حمل و نقل عمومی
  • 56. مسیریابی اضطراری و خدمات امدادی
  • 57. مسائل اخلاقی و اجتماعی در MARL برای مسیریابی
  • 58. حریم خصوصی داده ها
  • 59. عدالت و انصاف در تخصیص منابع
  • 60. تاثیر بر اشتغال
  • 61. مسائل امنیتی در سیستم های MARL
  • 62. چالش های پیاده سازی در دنیای واقعی
  • 63. نیاز به زیرساخت های ارتباطی
  • 64. قابلیت اطمینان سیستم
  • 65. تعامل با انسان
  • 66. آموزش و نگهداری عوامل MARL
  • 67. یادگیری مداوم و انطباق با تغییرات
  • 68. محدودیت های محاسباتی
  • 69. محدودیت های داده ای
  • 70. محدودیت های سخت افزاری
  • 71. پیشرفت های اخیر در MARL برای مسیریابی
  • 72. تکنیک های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 73. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
  • 74. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 75. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 76. استفاده از گراف عصبی (Graph Neural Networks) در MARL
  • 77. استفاده از عوامل هوشمند (Intelligent Agents)
  • 78. کاربرد MARL در سیستم های لجستیک هوشمند
  • 79. بهینه سازی زنجیره تامین با MARL
  • 80. مدیریت انبار با MARL
  • 81. مسیریابی در سیستم های حمل و نقل خودمختار
  • 82. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودمختار
  • 83. مدیریت ترافیک در سناریوهای مختلط (انسان و خودمختار)
  • 84. آینده MARL در شبکه های حمل و نقل ملی
  • 85. کاربرد در شهرهای هوشمند
  • 86. توسعه پلتفرم های یکپارچه
  • 87. تسهیل حمل و نقل پایدار
  • 88. مقالات کلیدی و پیشگامان حوزه
  • 89. منابع آموزشی تکمیلی
  • 90. کارگاه های آموزشی مرتبط
  • 91. کنفرانس های تخصصی
  • 92. کتاب های مرجع
  • 93. مقالات پژوهشی اخیر
  • 94. فرصت های شغلی در حوزه MARL و حمل و نقل
  • 95. نقش پژوهشگران و مهندسان
  • 96. نیاز به متخصصان داده و هوش مصنوعی
  • 97. همکاری های صنعتی و دانشگاهی
  • 98. پروژه های تحقیقاتی آینده
  • 99. چالش های باز و سوالات بی پاسخ

📚 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.