سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های رباتیک انبار مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های رباتیک انبار مبتنی بر 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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های رباتیک انبار مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های انبار هوشمند

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر رباتیک انبار
  • 2. مقدمه ای بر سیستم های رباتیک انبار
  • 3. چالش های رباتیک انبار
  • 4. مزایای رباتیک انبار
  • 5. انواع ربات های انبار
  • 6. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 7. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 8. عوامل و محیط ها در یادگیری تقویتی
  • 9. تابع پاداش
  • 10. سیاست ها و توابع ارزش
  • 11. یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 12. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 13. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 15. چالش های MARL
  • 16. همکاری در MARL
  • 17. رقابت در MARL
  • 18. ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 19. مفاهیم پایه MARL
  • 20. عوامل، محیط و ارتباطات
  • 21. دینامیک های سیستم های چندعامله
  • 22. فضای حالت و عمل مشترک
  • 23. فضای حالت و عمل جداگانه
  • 24. انواع معماری های MARL
  • 25. مدل های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 26. مدل های مختلط
  • 27. الگوریتم های MARL
  • 28. Q-learning چندعامله
  • 29. Actor-Critic چندعامله
  • 30. Deep Q-Networks (DQN) چندعامله
  • 31. Proximal Policy Optimization (PPO) چندعامله
  • 32. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 33. مقدمه ای بر طراحی سیستم های رباتیک انبار
  • 34. اهداف طراحی سیستم های رباتیک انبار
  • 35. محدودیت های طراحی
  • 36. معماری سیستم های رباتیک انبار
  • 37. مدل سازی محیط انبار
  • 38. مدل سازی ربات ها
  • 39. مدل سازی تعاملات ربات ها
  • 40. مدل سازی وظایف انبار
  • 41. طراحی الگوریتم های کنترل ربات
  • 42. طراحی الگوریتم های مسیریابی ربات
  • 43. طراحی الگوریتم های تخصیص وظیفه
  • 44. طراحی الگوریتم های هماهنگی ربات ها
  • 45. طراحی الگوریتم های تصمیم گیری ربات
  • 46. پیاده سازی سیستم های رباتیک انبار
  • 47. انتخاب سخت افزار ربات
  • 48. انتخاب سنسورها و عملگرها
  • 49. انتخاب سیستم ناوبری
  • 50. انتخاب سیستم ارتباطی
  • 51. پیاده سازی نرم افزار ربات
  • 52. انتخاب چارچوب های نرم افزاری
  • 53. پیاده سازی الگوریتم های کنترل
  • 54. پیاده سازی الگوریتم های مسیریابی
  • 55. پیاده سازی الگوریتم های تخصیص وظیفه
  • 56. پیاده سازی الگوریتم های هماهنگی
  • 57. پیاده سازی الگوریتم های تصمیم گیری
  • 58. پیاده سازی شبیه ساز انبار
  • 59. طراحی سناریوهای شبیه سازی
  • 60. اجرای شبیه سازی
  • 61. تحلیل نتایج شبیه سازی
  • 62. پیاده سازی سخت افزار ربات
  • 63. مونتاژ ربات ها
  • 64. تست و کالیبراسیون ربات ها
  • 65. اتصال ربات ها به سیستم
  • 66. پیاده سازی نرم افزار سیستم
  • 67. توسعه رابط کاربری
  • 68. مدیریت داده ها
  • 69. مانیتورینگ و کنترل سیستم
  • 70. آموزش ربات ها با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 71. آماده سازی داده های آموزشی
  • 72. انتخاب الگوریتم MARL مناسب
  • 73. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 74. آموزش مدل ها در شبیه ساز
  • 75. ارزیابی عملکرد مدل ها
  • 76. تنظیم دقیق مدل ها
  • 77. انتقال مدل های آموزش دیده به ربات های واقعی
  • 78. تست و اعتبارسنجی در محیط واقعی
  • 79. بهبود مستمر سیستم
  • 80. بررسی و تحلیل عملکرد سیستم در طول زمان
  • 81. به روز رسانی مدل ها و الگوریتم ها
  • 82. مدیریت خطاها و خرابی ها
  • 83. امنیت سیستم های رباتیک انبار
  • 84. ملاحظات اخلاقی در رباتیک انبار
  • 85. مطالعات موردی رباتیک انبار مبتنی بر MARL
  • 86. چالش ها و فرصت های آینده
  • 87. پیشرفت های اخیر در MARL برای رباتیک انبار
  • 88. کاربردهای پیشرفته MARL در انبارداری

📚 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.