سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل پایدار در مقیاس محلی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل پایدار در مقیاس محلی

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل پایدار در مقیاس محلی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی محیط یادگیری تقویتی
  • 4. عامل، حالت، اقدام، پاداش
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 8. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 10. Q-Learning
  • 11. SARSA
  • 12. Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. Policy Gradient Methods
  • 14. Actor-Critic Methods
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. چالش‌های MARL
  • 17. تعاملات بین عامل‌ها
  • 18. فضای حالت و عمل بزرگ
  • 19. غیرایستایی محیط
  • 20. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 21. مدل‌های MARL
  • 22. مدل‌های مبتنی بر ارزش مشترک
  • 23. مدل‌های مبتنی بر سیاست مشترک
  • 24. مدل‌های مبتنی بر عامل‌های مستقل
  • 25. مدل‌های مبتنی بر ارتباطات
  • 26. سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 27. تعریف حمل و نقل پایدار
  • 28. شاخص‌های پایداری در حمل و نقل
  • 29. کاهش ترافیک و ازدحام
  • 30. کاهش آلودگی هوا و صوتی
  • 31. کاهش مصرف انرژی
  • 32. افزایش ایمنی حمل و نقل
  • 33. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل
  • 34. کنترل ترافیک هوشمند
  • 35. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 36. مدیریت تقاطع‌ها
  • 37. تخصیص منابع حمل و نقل
  • 38. بهینه‌سازی مسیر در حمل و نقل عمومی
  • 39. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 40. بهینه‌سازی پارک خودرو
  • 41. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 42. ملاحظات پایدار در طراحی سیستم‌های حمل و نقل
  • 43. مدل‌سازی محیط حمل و نقل برای MARL
  • 44. فضای حالت برای سیستم‌های حمل و نقل
  • 45. تعریف حالت‌ها: وضعیت ترافیک، وضعیت وسایل نقلیه
  • 46. فضای عمل برای عامل‌های حمل و نقل
  • 47. تعریف اقدامات: تغییر سرعت، تغییر مسیر، توقف
  • 48. طراحی تابع پاداش برای حمل و نقل پایدار
  • 49. پاداش‌های مرتبط با کاهش تاخیر
  • 50. پاداش‌های مرتبط با کاهش مصرف سوخت
  • 51. پاداش‌های مرتبط با کاهش آلودگی
  • 52. پاداش‌های مرتبط با افزایش ایمنی
  • 53. الگوریتم‌های MARL برای کنترل ترافیک
  • 54. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 55. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 56. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 57. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 58. تکنیک‌های یادگیری مشارکتی در MARL
  • 59. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 60. یادگیری مبتنی بر ارتباطات صریح
  • 61. یادگیری تقویتی برای مدیریت تقاطع‌های هوشمند
  • 62. شبیه‌سازی تقاطع‌های ترافیکی
  • 63. آموزش عامل‌ها برای هماهنگی در تقاطع‌ها
  • 64. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 65. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک بزرگراه‌ها
  • 66. پیش‌بینی جریان ترافیک با MARL
  • 67. کنترل ورود به بزرگراه
  • 68. مدیریت نوارهای ترافیکی پویا
  • 69. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیر در حمل و نقل عمومی
  • 70. تخصیص بهینه اتوبوس‌ها و قطارها
  • 71. بهینه‌سازی زمان‌بندی حرکت
  • 72. مدیریت تقاضا در حمل و نقل عمومی
  • 73. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان وسایل نقلیه الکتریکی
  • 74. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه
  • 75. مدیریت توزیع ایستگاه‌های شارژ
  • 76. تخصیص پویا به مناطق مختلف
  • 77. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 78. بهینه‌سازی موقعیت‌دهی خودروها
  • 79. مدیریت عرضه و تقاضا
  • 80. تخصیص بهینه کاربران به خودروها
  • 81. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL در حمل و نقل
  • 82. معیارهای ارزیابی پایداری
  • 83. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 84. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی واقعی سیستم‌های MARL
  • 86. مشکلات جمع‌آوری داده
  • 87. نیاز به قدرت محاسباتی بالا
  • 88. مسائل امنیتی و قابلیت اطمینان
  • 89. اخلاقیات در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 90. عدالت در تخصیص منابع
  • 91. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 92. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاها
  • 93. آینده MARL در حمل و نقل پایدار
  • 94. ادغام با اینترنت اشیاء (IoT)
  • 95. استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 96. یادگیری تقویتی عمیق پیشرفته
  • 97. کاربرد در شهر هوشمند

📚 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.