سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی مدیریت ترافیک با رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی مدیریت ترافیک با رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله

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 مدیریت ترافیک با رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس محلی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. تعریف یادگیری تقویتی
  • 4. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 5. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. تابع ارزش
  • 7. تابع سیاست
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Q-Learning، SARSA، Deep Q-Networks)
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی (CNN، RNN، MLP)
  • 12. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. تعریف یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 15. چالش‌های MARL (غیر ایستا بودن محیط، تعاملات پیچیده)
  • 16. انواع هماهنگی در MARL (متمرکز، غیرمتمرکز، نیمه‌متمرکز)
  • 17. مفاهیم پایه مدیریت ترافیک
  • 18. مقدمه بر مدیریت ترافیک
  • 19. اهمیت مدیریت ترافیک
  • 20. اهداف مدیریت ترافیک (کاهش ازدحام، بهبود جریان، افزایش ایمنی)
  • 21. شاخص‌های کلیدی عملکرد در مدیریت ترافیک (زمان سفر، تاخیر، حجم ترافیک)
  • 22. مدل‌های شبیه‌سازی ترافیک (Microscopic, Macroscopic, Mesoscopic)
  • 23. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی ترافیک (SUMO, VISSIM, CORSIM)
  • 24. مبانی شبکه‌های ترافیک
  • 25. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 26. مقدمه بر شبکه‌های عصبی
  • 27. نورون و لایه‌ها
  • 28. توابع فعال‌سازی
  • 29. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 30. بهینه‌سازها (SGD, Adam)
  • 31. مقدمه بر شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 32. مقدمه بر شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 33. مقدمه بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 34. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
  • 35. مزایای استفاده از RL در مدیریت ترافیک
  • 36. کاربردهای RL در کنترل چراغ راهنمایی
  • 37. کاربردهای RL در مدیریت خطوط
  • 38. کاربردهای RL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 39. کاربرد RL در پیش‌بینی ترافیک
  • 40. مدل‌سازی محیط ترافیک برای RL
  • 41. تعریف حالت (State) در محیط ترافیک
  • 42. تعریف عمل (Action) در محیط ترافیک
  • 43. تعریف پاداش (Reward) در محیط ترافیک
  • 44. طراحی تابع پاداش موثر
  • 45. چالش‌های طراحی پاداش
  • 46. انتخاب مدل شبیه‌سازی مناسب
  • 47. تنظیم پارامترهای محیط شبیه‌سازی
  • 48. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
  • 49. الگوریتم‌های پایه MARL برای مدیریت ترافیک
  • 50. معرفی الگوریتم‌های MARL
  • 51. Cooperative MARL
  • 52. Independent Learners (IL)
  • 53. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 54. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 55. QMIX
  • 56. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 57. Agent-based modeling in traffic simulation
  • 58. Communication protocols for MARL agents
  • 59. Multi-agent reinforcement learning for traffic signal control
  • 60. Multi-agent reinforcement learning for ramp metering
  • 61. Multi-agent reinforcement learning for dynamic routing
  • 62. Multi-agent reinforcement learning for autonomous vehicle coordination
  • 63. Multi-agent reinforcement learning for pedestrian flow management
  • 64. Multi-agent reinforcement learning for public transportation optimization
  • 65. Multi-agent reinforcement learning for incident management
  • 66. Multi-agent reinforcement learning for connected and automated vehicles
  • 67. Multi-agent reinforcement learning for smart city traffic management
  • 68. Multi-agent reinforcement learning for traffic congestion prediction
  • 69. Multi-agent reinforcement learning for traffic flow forecasting
  • 70. Multi-agent reinforcement learning for adaptive traffic signal timing
  • 71. Multi-agent reinforcement learning for dynamic speed harmonization
  • 72. Multi-agent reinforcement learning for cooperative adaptive cruise control
  • 73. Multi-agent reinforcement learning for vehicle-to-vehicle (V2V) communication
  • 74. Multi-agent reinforcement learning for vehicle-to-infrastructure (V2I) communication
  • 75. Multi-agent reinforcement learning for mixed traffic flow control
  • 76. Multi-agent reinforcement learning for traffic network design
  • 77. Multi-agent reinforcement learning for optimizing public transit routes
  • 78. Multi-agent reinforcement learning for minimizing travel time
  • 79. Multi-agent reinforcement learning for reducing emissions
  • 80. Multi-agent reinforcement learning for improving road safety
  • 81. Multi-agent reinforcement learning for real-time traffic management
  • 82. Multi-agent reinforcement learning for predictive traffic management
  • 83. Multi-agent reinforcement learning for adaptive traffic control systems
  • 84. Multi-agent reinforcement learning for intelligent traffic management platforms
  • 85. Multi-agent reinforcement learning for smart transportation networks
  • 86. Multi-agent reinforcement learning for optimizing intersection performance
  • 87. Multi-agent reinforcement learning for managing highway traffic
  • 88. Multi-agent reinforcement learning for urban mobility
  • 89. Multi-agent reinforcement learning for multimodal transportation
  • 90. Multi-agent reinforcement learning for traffic flow simulation optimization
  • 91. Multi-agent reinforcement learning for dynamic lane management
  • 92. Multi-agent reinforcement learning for reversible lane control
  • 93. Multi-agent reinforcement learning for traffic signal coordination in large networks
  • 94. Multi-agent reinforcement learning for adaptive ramp metering strategies
  • 95. Multi-agent reinforcement learning for dynamic speed limit control
  • 96. Multi-agent reinforcement learning for incident detection and response
  • 97. Multi-agent reinforcement learning for emergency vehicle routing
  • 98. Multi-agent reinforcement learning for coordinating autonomous platoons
  • 99. Multi-agent reinforcement learning for managing pedestrian crossings
  • 100. Multi-agent reinforcement learning for optimizing ride-sharing services

📚 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.