سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های هوشمند اطلاعاتی برای آینده حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب استراتژی‌های هوشمند اطلاعاتی برای آینده حمل و نقل با 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های هوشمند اطلاعاتی برای آینده حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات استراتژیک در صنعت حمل و نقل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل
  • 2. مفاهیم پایه عامل‌ها و محیط در سیستم‌های حمل و نقل
  • 3. مدل‌سازی محیط حمل و نقل برای یادگیری تقویتی
  • 4. توابع پاداش و جریمه در بهینه‌سازی ترافیک
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله برای مسائل حمل و نقل
  • 6. محدودیت‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله در سناریوهای پیچیده
  • 7. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 8. تفاوت‌های کلیدی MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. انواع معماری‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز و ترکیبی
  • 10. مدل‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Learners)
  • 11. چالش‌های همگرایی در مدل‌های عامل مستقل
  • 12. الگوریتم‌های مبتنی بر عامل مشترک (Joint Action Learners)
  • 13. مدل‌های مبتنی بر عامل متقابل (Mutual Agent Learners)
  • 14. یادگیری تقویتی میانجی‌گر (Mediated MARL)
  • 15. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناظر (Observer Agents)
  • 16. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن (Heterogeneous Agents)
  • 17. یادگیری تقویتی با عامل‌های همگن (Homogeneous Agents)
  • 18. مدل‌سازی حالت مشترک و اقدامات مشترک
  • 19. یادگیری تقویتی مشارکتی (Cooperative MARL)
  • 20. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive MARL)
  • 21. یادگیری تقویتی مختلط (Mixed MARL)
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL برای داده‌های مکانی-زمانی
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی توالی در MARL
  • 24. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM) و GRU
  • 25. معماری‌های توجه (Attention Mechanisms) در MARL
  • 26. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها
  • 27. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 28. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 29. الگوریتم‌های Deep Q-Learning در MARL
  • 30. الگوریتم‌های Policy Gradient در MARL
  • 31. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 32. الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 33. الگوریتم‌های QMIX و VDN برای یادگیری تقویتی مشارکتی
  • 34. الگوریتم‌های COMA برای یادگیری تقویتی مشارکتی
  • 35. الگوریتم‌های CTDE (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 36. کاربرد MARL در بهینه‌سازی جریان ترافیک شهری
  • 37. کنترل هوشمند تقاطع‌ها با استفاده از MARL
  • 38. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران با MARL
  • 39. زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با رویکرد MARL
  • 40. بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه اضطراری
  • 41. تخصیص پویا منابع حمل و نقل عمومی
  • 42. پیش‌بینی و مدیریت ازدحام ترافیک با MARL
  • 43. تعامل وسایل نقلیه خودران با زیرساخت‌های هوشمند
  • 44. مدل‌سازی رفتار رانندگان انسانی با استفاده از MARL
  • 45. بهینه‌سازی مصرف سوخت در سیستم‌های حمل و نقل
  • 46. کاهش آلودگی هوا از طریق مدیریت ترافیک با MARL
  • 47. مدیریت ریسک در سیستم‌های حمل و نقل پیچیده
  • 48. طراحی سیستم‌های حمل و نقل پایدار با MARL
  • 49. شبیه‌سازی و ارزیابی سناریوهای حمل و نقل آینده
  • 50. مدل‌سازی تعاملات بین وسایل نقلیه و عابران پیاده
  • 51. بهینه‌سازی پارکینگ هوشمند با استفاده از MARL
  • 52. مدیریت حمل و نقل بار و لجستیک
  • 53. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از MARL
  • 54. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی و اشتراک‌گذاری سواری
  • 55. مدل‌سازی و بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل ریلی
  • 56. مدیریت ترافیک هوایی با استفاده از MARL
  • 57. بهینه‌سازی عملیات بندری با رویکرد MARL
  • 58. کاربرد MARL در حمل و نقل دریایی
  • 59. مدیریت ناوگان پهپاد برای تحویل کالا
  • 60. بهینه‌سازی مسیردهی پهپادها در محیط‌های شهری
  • 61. سیستم‌های حمل و نقل پیاده‌مدار و دوچرخه‌سواری
  • 62. تطبیق سیستم‌های حمل و نقل با تغییرات اقلیمی
  • 63. مدیریت ترافیک در رویدادهای بزرگ و خاص
  • 64. بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل و نقل عمومی
  • 65. مدل‌سازی پویای تقاضا برای خدمات حمل و نقل
  • 66. بهینه‌سازی پلتفرم‌های تحویل و لجستیک
  • 67. مدیریت ترافیک در مناطق با تراکم بالا
  • 68. کاهش هزینه‌های عملیاتی در حمل و نقل
  • 69. افزایش ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 70. تشخیص و پیش‌بینی حوادث ترافیکی
  • 71. مدیریت ترافیک برای وسایل نقلیه متصل (Connected Vehicles)
  • 72. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 73. یادگیری تقویتی توزیع‌شده در شبکه‌های حمل و نقل
  • 74. استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) در MARL برای حمل و نقل
  • 75. امنیت سایبری در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 76. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل مبتنی بر MARL
  • 77. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های MARL در حمل و نقل
  • 78. ارزیابی عملکرد و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 79. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL برای مسائل حمل و نقل
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های واقعی حمل و نقل
  • 81. پژوهش‌های آینده در زمینه MARL برای حمل و نقل
  • 82. کاربرد MARL در حمل و نقل درون‌شهری و برون‌شهری
  • 83. مدیریت ترافیک در زمان واقعی (Real-time Traffic Management)
  • 84. بهینه‌سازی سیستم‌های تردد شمار و جمع‌آوری عوارض
  • 85. مدل‌سازی پویای رفتار مسافران
  • 86. طراحی سیستم‌های حمل و نقل انعطاف‌پذیر
  • 87. کاربرد MARL در لجستیک شهری و آخرین مایل
  • 88. بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیردهی خدمات اضطراری
  • 89. مدیریت ترافیک در تونل‌ها و پل‌ها
  • 90. سیستم‌های حمل و نقل خودکار و هوشمند
  • 91. بهینه‌سازی مصرف انرژی در وسایل نقلیه هوشمند
  • 92. مدیریت ترافیک در مناطق کوهستانی و صعب‌العبور
  • 93. کاربرد MARL در بهینه‌سازی حمل و نقل ریلی شهری
  • 94. مدیریت ترافیک در ایستگاه‌های قطار و اتوبوس
  • 95. بهینه‌سازی خدمات تاکسی و حمل و نقل اشتراکی
  • 96. طراحی سیستم‌های حمل و نقل برای افراد کم‌توان
  • 97. کاربرد MARL در بهینه‌سازی لجستیک و توزیع کالا
  • 98. مدیریت ترافیک در شرایط آب و هوایی نامساعد
  • 99. بهینه‌سازی سیستم‌های ارتباطی بین وسایل نقلیه
  • 100. مدل‌سازی پویای تقاضا و عرضه در حمل و نقل

📚 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.