سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای هوشمندسازی شبکه‌های توزیع انرژی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای هوشمندسازی شبکه‌های توزیع انرژی

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 هوشمندسازی شبکه‌های توزیع انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و چالش‌های آن
  • 5. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. تعریف حالت، عمل و انتقال
  • 7. مدل‌سازی محیط‌های پویا
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. یادگیری Q-Learning
  • 10. یادگیری SARSA
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 12. Policy Gradients
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. معرفی شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 19. DRQN و مدل‌سازی توالی
  • 20. DQN و تقریب تابع ارزش
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. مفاهیم و چالش‌های MARL
  • 23. فضای حالت و عمل ترکیبی
  • 24. عدم ایستایی محیط در MARL
  • 25. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 26. مدل‌سازی عامل‌های همکار و رقیب
  • 27. الگوریتم‌های پایه MARL
  • 28. Independent Q-Learning (IQL)
  • 29. Decentralized Actor-Critic (Dec-AC)
  • 30. Cooperative MARL
  • 31. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 32. خنثی‌سازی اثر متقابل عامل‌ها
  • 33. آموزش عامل‌های مشترک
  • 34. استفاده از مدل محیط در MARL
  • 35. اتصال به شبکه‌های توزیع انرژی
  • 36. مدل‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی
  • 37. عناصر شبکه: ژنراتورها، بارها، خطوط
  • 38. مشخصات فنی اجزای شبکه
  • 39. پویایی‌های شبکه: تغییر بار، اختلالات
  • 40. معیارهای عملکرد شبکه: پایداری، تلفات
  • 41. هوشمندسازی شبکه‌های توزیع انرژی
  • 42. کاربرد MARL در مدیریت شبکه
  • 43. بهینه‌سازی تولید و توزیع انرژی
  • 44. مدیریت بار و پاسخگویی
  • 45. تخصیص منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 46. کنترل ولتاژ و فرکانس
  • 47. مدیریت خطا و بازیابی شبکه
  • 48. تخصیص بهینه شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 49. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی انرژی
  • 50. مدل‌سازی عامل‌ها برای اجزای شبکه
  • 51. عامل‌های تولیدکننده انرژی
  • 52. عامل‌های مصرف‌کننده انرژی (بار)
  • 53. عامل‌های ذخیره‌ساز انرژی
  • 54. عامل‌های کنترل‌کننده شبکه
  • 55. طراحی تابع پاداش برای مدیریت شبکه
  • 56. پاداش برای پایداری شبکه
  • 57. جریمه برای تلفات انرژی
  • 58. پاداش برای بهره‌وری
  • 59. پاداش برای پاسخگویی به تقاضا
  • 60. پاداش برای ادغام انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 61. پاداش برای قابلیت اطمینان شبکه
  • 62. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در شبکه
  • 63. شبیه‌سازهای شبکه‌های توزیع انرژی
  • 64. آماده‌سازی داده‌های شبکه
  • 65. آموزش مدل‌های عامل‌ها
  • 66. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 67. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 68. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 70. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 71. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 72. امنیت در سیستم‌های هوشمند
  • 73. حریم خصوصی داده‌ها
  • 74. انطباق با مقررات و استانداردهای فنی
  • 75. کاربردهای پیشرفته MARL در شبکه‌ها
  • 76. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی بار
  • 77. یادگیری تقویتی برای تشخیص خطا
  • 78. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 79. یادگیری تقویتی برای بازار انرژی
  • 80. بهینه‌سازی اقتصادی در شبکه‌های توزیع
  • 81. مطالعات موردی و پروژه‌های عملی
  • 82. طراحی یک سیستم MARL برای شبکه توزیع
  • 83. پیاده‌سازی اولیه بر روی یک نمونه کوچک
  • 84. توسعه مدل‌های عامل‌های پیشرفته
  • 85. ارزیابی جامع عملکرد سیستم
  • 86. ملاحظات اخلاقی در هوشمندسازی انرژی
  • 87. مقررات و چارچوب‌های قانونی
  • 88. آینده یادگیری تقویتی در شبکه‌های انرژی
  • 89. پیشرفت‌های تحقیقاتی آتی
  • 90. نقش عامل‌های هوشمند در شبکه‌های پایدار

📚 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.