کتاب بهینه‌سازی جریان داده‌های شبیه‌سازی مخزن با استفاده از 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 جریان داده‌های شبیه‌سازی مخزن با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های علمی زمین‌شناسی نفتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر جریان داده‌های شبیه‌سازی مخزن
  • 2. اصول اولیه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. محیط‌های شبیه‌سازی مخزن
  • 5. مدل‌سازی جریان سیال در مخازن
  • 6. معادلات حاکم بر جریان مخزن
  • 7. روش‌های عددی حل معادلات مخزن
  • 8. مبانی شبیه‌سازی مخزن
  • 9. پارامترهای کلیدی شبیه‌سازی مخزن
  • 10. انواع شبیه‌سازهای مخزن
  • 11. مزایای شبیه‌سازی مخزن
  • 12. چالش‌های شبیه‌سازی مخزن
  • 13. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 14. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 15. یادگیری تحت نظارت
  • 16. یادگیری بدون نظارت
  • 17. یادگیری تقویتی چیست؟
  • 18. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 19. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 20. سیاست در یادگیری تقویتی
  • 21. مقداردهی در یادگیری تقویتی
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 24. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 27. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 28. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 29. مفاهیم کلیدی MARL
  • 30. چالش‌های MARL
  • 31. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 32. رقابت بین عامل‌ها
  • 33. اهداف مشترک و فردی عامل‌ها
  • 34. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 35. یادگیری تقویتی با عامل‌های هوشمند
  • 36. کاربرد DRL در کنترل
  • 37. کاربرد DRL در بهینه‌سازی
  • 38. کاربرد DRL در رباتیک
  • 39. کاربرد DRL در بازی‌ها
  • 40. بهینه‌سازی جریان داده‌های شبیه‌سازی مخزن
  • 41. تعریف مسئله بهینه‌سازی جریان داده
  • 42. نقش عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 43. طراحی تابع پاداش برای جریان داده
  • 44. تعریف فضای حالت برای عامل‌ها
  • 45. تعریف فضای عمل برای عامل‌ها
  • 46. انتخاب الگوریتم MARL مناسب
  • 47. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 48. آموزش عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی
  • 49. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 50. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 51. بهبود تابع پاداش
  • 52. بهبود فضای حالت و عمل
  • 53. مدیریت عدم قطعیت در جریان داده
  • 54. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی جریان داده
  • 55. یکپارچه‌سازی شبیه‌سازی مخزن با MARL
  • 56. مدل‌سازی پیشرفته مخزن
  • 57. شبیه‌سازی مخازن پیچیده
  • 58. شبیه‌سازی مخازن با خواص متغیر
  • 59. شبیه‌سازی مخازن با تزریق سیال
  • 60. شبیه‌سازی مخازن با تولید گاز
  • 61. شبیه‌سازی مخازن با نفوذ آب
  • 62. بهینه‌سازی پارامترهای تزریق
  • 63. بهینه‌سازی نرخ تولید
  • 64. مدیریت تولید همزمان سیالات
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته MARL
  • 66. یادگیری تقویتی عمیق چند عامله
  • 67. یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 68. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 70. یادگیری تقویتی با مدل‌های محیطی
  • 71. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده
  • 72. کاربرد MARL در مدیریت مخزن
  • 73. بهینه‌سازی تولید نفت و گاز
  • 74. افزایش ضریب بازیافت
  • 75. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 76. مدیریت ریسک در عملیات مخزن
  • 77. پیش‌بینی عملکرد مخزن
  • 78. بهینه‌سازی طرح‌های توسعه مخزن
  • 79. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف
  • 80. تصمیم‌گیری پویا در مدیریت مخزن
  • 81. مطالعات موردی کاربرد MARL در مخازن
  • 82. پیاده‌سازی واقعی MARL در صنعت نفت
  • 83. چالش‌های عملیاتی پیاده‌سازی MARL
  • 84. آینده MARL در بهینه‌سازی مخزن
  • 85. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 86. اثرات اقتصادی و فنی MARL
  • 87. نتیجه‌گیری از بهینه‌سازی جریان داده
  • 88. جمع‌بندی مباحث یادگیری تقویتی
  • 89. مرور کلی بر شبیه‌سازی مخزن
  • 90. تأکید بر چارچوب علمی و اسلامی
  • 91. ملاحظات فنی و مهندسی
  • 92. اصول اخلاقی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 93. ملاحظات قانونی و مقرراتی
  • 94. کاربرد در صنعت نفت و گاز ایران
  • 95. توسعه پایدار در صنعت نفت
  • 96. نوآوری در مدیریت منابع هیدروکربنی
  • 97. برنامه‌ریزی بلندمدت مخزن

📚 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.