کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در سیستم‌های داده آتشفشانی

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 تخصیص منابع در سیستم‌های داده آتشفشانی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های علمی زمین‌شناسی آتشفشانی فعال در مناطق مسکونی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر سیستم های داده آتشفشانی
  • 2. مفاهیم بنیادی سیستم های داده آتشفشانی
  • 3. معماری سیستم های داده آتشفشانی
  • 4. انواع داده های آتشفشانی
  • 5. چالش های سیستم های داده آتشفشانی
  • 6. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 7. مفاهیم یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی با عامل منفرد
  • 9. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. مفاهیم MARL
  • 11. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی با عامل منفرد
  • 12. چالش های MARL
  • 13. کاربرد MARL در تخصیص منابع
  • 14. مقدمه ای بر تخصیص منابع
  • 15. مفاهیم تخصیص منابع
  • 16. مسائل تخصیص منابع در سیستم های داده آتشفشانی
  • 17. هدف از تخصیص منابع در سیستم های داده آتشفشانی
  • 18. انواع منابع در سیستم های داده آتشفشانی
  • 19. محدودیت های تخصیص منابع
  • 20. اهداف تخصیص منابع
  • 21. بهبود عملکرد سیستم
  • 22. کاهش هزینه
  • 23. افزایش مقیاس پذیری
  • 24. اطمینان از دسترسی پذیری
  • 25. بهینه سازی استفاده از منابع
  • 26. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع
  • 27. ترکیب MARL و تخصیص منابع
  • 28. چرا MARL برای تخصیص منابع در سیستم های داده آتشفشانی مناسب است؟
  • 29. مزایای استفاده از MARL
  • 30. کارایی بالاتر
  • 31. انطباق پذیری
  • 32. مقیاس پذیری
  • 33. خودمختاری
  • 34. چالش های اعمال MARL در تخصیص منابع
  • 35. پیچیدگی محیط
  • 36. تکامل پویای محیط
  • 37. عدم قطعیت
  • 38. مقیاس پذیری الگوریتم ها
  • 39. فضای حالت و عمل بزرگ
  • 40. سیاست های نامتوازن
  • 41. نظارت و ارزیابی
  • 42. بررسی ادبیات و کارهای مرتبط
  • 43. مطالعات پیشین در تخصیص منابع با هوش مصنوعی
  • 44. مطالعات پیشین در MARL برای تخصیص منابع
  • 45. مطالعات پیشین در MARL برای سیستم های داده آتشفشانی
  • 46. نقاط قوت و ضعف کارهای موجود
  • 47. شکاف های تحقیقاتی
  • 48. معماری عامل در MARL برای تخصیص منابع
  • 49. طراحی عامل ها
  • 50. فضای حالت عامل ها
  • 51. فضای عمل عامل ها
  • 52. تابع پاداش عامل ها
  • 53. ارتباط عامل ها با یکدیگر
  • 54. مدل های یادگیری عامل ها
  • 55. یادگیری متمرکز در مقابل یادگیری غیرمتمرکز
  • 56. یادگیری مبتنی بر ارزش در مقابل یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 57. الگوریتم های MARL مناسب
  • 58. Q-learning در MARL
  • 59. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 60. Policy Gradient Methods در MARL
  • 61. Actor-Critic Methods در MARL
  • 62. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 63. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 64. اتصال گرایی در MARL (Graph Neural Networks)
  • 65. یادگیری تقویتی یادگیرنده (Learning to Learn) در MARL
  • 66. طراحی تابع پاداش برای تخصیص منابع
  • 67. اهمیت تابع پاداش
  • 68. انواع توابع پاداش
  • 69. پاداش محلی در مقابل پاداش جهانی
  • 70. طراحی پاداش برای اهداف مختلف
  • 71. بهبود زمان پاسخگویی
  • 72. کاهش مصرف انرژی
  • 73. افزایش توان عملیاتی
  • 74. توازن بار
  • 75. مدیریت تداخل
  • 76. مدل سازی محیط سیستم داده آتشفشانی
  • 77. محیط های شبیه سازی شده
  • 78. ایجاد محیط های واقعی
  • 79. ویژگی های مهم محیط
  • 80. پویایی بار کاری
  • 81. تغییرات در موجودی منابع
  • 82. خرابی های احتمالی
  • 83. مدل سازی تعاملات عامل ها
  • 84. مدل سازی عدم قطعیت
  • 85. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
  • 86. معیارهای ارزیابی
  • 87. زمان همگرایی
  • 88. پایداری سیاست
  • 89. کارایی تخصیص منابع
  • 90. مقیاس پذیری
  • 91. انطباق پذیری
  • 92. شبیه سازی و آزمایش
  • 93. انتخاب داده های تست
  • 94. تحلیل نتایج
  • 95. مقایسه با روش های پایه
  • 96. کاربرد MARL در انواع سیستم های داده آتشفشانی
  • 97. سیستم های پردازش جریان داده
  • 98. سیستم های پردازش دسته ای
  • 99. سیستم های حافظه توزیع شده
  • 100. سیستم های پایگاه داده توزیع شده

📚 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.