سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی در حمل و نقل هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی در حمل و نقل هوشمند 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 بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی در حمل و نقل هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر حمل و نقل هوشمند و چالش‌های زمان‌بندی
  • 2. اصول یادگیری تقویتی در سیستم‌های پویا
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. مدل‌سازی فضاهای حالت و عمل در حمل و نقل
  • 5. تابع پاداش و طراحی آن برای بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: SARSA
  • 8. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق برای تقویتی
  • 9. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 10. معماری‌های شبکه عصبی برای DRL: MLP
  • 11. معماری‌های شبکه عصبی برای DRL: CNN
  • 12. معماری‌های شبکه عصبی برای DRL: RNN/LSTM
  • 13. مقدمه‌ای بر عوامل مستقل در MARL
  • 14. مدل‌های عامل مشترک در MARL
  • 15. مدل‌های عامل نیمه‌مستقل در MARL
  • 16. چالش‌های عدم ایستایی در محیط‌های چندعامله
  • 17. چالش‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 18. چالش‌های رقابت عامل‌ها
  • 19. مقدمه‌ای بر مسیریابی در حمل و نقل هوشمند
  • 20. انواع الگوریتم‌های مسیریابی سنتی
  • 21. مسائل زمان‌بندی در حمل و نقل هوایی
  • 22. مسائل زمان‌بندی در حمل و نقل جاده‌ای
  • 23. مسائل زمان‌بندی در حمل و نقل ریلی
  • 24. مسائل زمان‌بندی در حمل و نقل دریایی
  • 25. مدل‌سازی تقاضا و پیش‌بینی ترافیک
  • 26. زمان‌بندی بر اساس پیش‌بینی تقاضا
  • 27. مدل‌سازی منابع حمل و نقل (هواپیما، خودرو، قطار)
  • 28. محدودیت‌های عملیاتی در زمان‌بندی
  • 29. مدیریت ظرفیت و ازدحام
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیر
  • 31. کاربرد DRL در مسیریابی دینامیک
  • 32. مسیریابی با در نظر گرفتن شرایط آب و هوایی
  • 33. مسیریابی با در نظر گرفتن رویدادهای غیرمنتظره
  • 34. مسیریابی با اهداف چندگانه (زمان، مصرف سوخت، ایمنی)
  • 35. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی پرواز
  • 36. زمان‌بندی در فرودگاه‌های شلوغ
  • 37. بهینه‌سازی زمان‌بندی پرواز با یادگیری تقویتی
  • 38. مدل‌سازی وظایف و اولویت‌ها در زمان‌بندی
  • 39. مدیریت تغییرات و اختلالات در زمان‌بندی پرواز
  • 40. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی ناوگان خودرو
  • 41. زمان‌بندی وظایف تحویل و لجستیک
  • 42. بهینه‌سازی مسیر تحویل با عامل‌های متعدد
  • 43. مدیریت زمان‌بندی در سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 44. مدل‌سازی پویای تخصیص خودرو
  • 45. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی قطار
  • 46. بهینه‌سازی زمان‌بندی حرکت قطارها
  • 47. مدیریت تقاطع‌ها و ایستگاه‌ها
  • 48. زمان‌بندی قطارهای مسافربری و باری
  • 49. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی حمل و نقل دریایی
  • 50. بهینه‌سازی زمان‌بندی کشتی‌ها و بنادر
  • 51. مدیریت بارگیری و تخلیه
  • 52. زمان‌بندی در زنجیره تأمین لجستیک دریایی
  • 53. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 54. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های زمان‌بندی و مسیریابی
  • 55. سناریوسازی و تحلیل حساسیت
  • 56. استفاده از داده‌های واقعی در آموزش مدل‌ها
  • 57. چالش‌های اجرای مدل‌های یادگیری تقویتی در عمل
  • 58. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 59. مقررات و استانداردهای حمل و نقل هوشمند در ایران
  • 60. مدل‌سازی عوامل انسانی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 61. تأثیر فناوری‌های نوین (IoT، 5G) بر حمل و نقل هوشمند
  • 62. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده‌های حمل و نقل
  • 63. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در حمل و نقل
  • 64. بهینه‌سازی مصرف سوخت با یادگیری تقویتی
  • 65. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 67. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس و مترو
  • 68. مدیریت تقاضا در حمل و نقل عمومی
  • 69. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت بحران حمل و نقل
  • 70. زمان‌بندی و مسیریابی در شرایط اضطراری
  • 71. بهینه‌سازی تخلیه در شرایط بحرانی
  • 72. مدل‌سازی رفتار کاربران در سیستم‌های حمل و نقل
  • 73. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی خدمات حمل و نقل
  • 74. توصیه‌گرهای هوشمند برای انتخاب مسیر و زمان‌بندی
  • 75. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 76. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها در مقیاس بزرگ
  • 77. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 78. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 80. یادگیری تقویتی در محیط‌های با ابعاد بالا
  • 81. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های پیچیده حمل و نقل
  • 82. شبیه‌سازی و اعتبارسنجی مدل‌های پیشرفته
  • 83. طراحی معماری‌های عصبی سفارشی برای حمل و نقل
  • 84. پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های تحقیقاتی آینده در حمل و نقل هوشمند
  • 85. آماده‌سازی برای پیاده‌سازی عملی راه‌حل‌های هوشمند
  • 86. بررسی فرصت‌های شغلی در حوزه حمل و نقل هوشمند
  • 87. ارتباط با متخصصان و پژوهشگران صنعت حمل و نقل
  • 88. نقش مهندسی نرم‌افزار در توسعه سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 89. اهمیت داده‌کاوی و تحلیل داده در حمل و نقل هوشمند
  • 90. مدیریت ریسک در پروژه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 91. مبانی اقتصاد حمل و نقل و توجیه اقتصادی پروژه‌ها
  • 92. چشم‌انداز آینده حمل و نقل هوشمند در جهان و ایران

📚 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.