سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی تجربه مسافران در حمل و نقل عمومی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی تجربه مسافران در حمل و نقل عمومی

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 بهینه‌سازی تجربه مسافران در حمل و نقل عمومی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های حمل و نقل عمومی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول اولیه یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 6. یادگیری Q-learning
  • 7. یادگیری SARSA
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 9. مدل‌های محیط و یادگیری مدل
  • 10. یادگیری مدل مستقیم و غیرمستقیم
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. چالش‌های اصلی در MARL
  • 14. عدم سکون محیط در MARL
  • 15. مشاهده‌پذیری محدود در MARL
  • 16. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 17. طبقه‌بندی روش‌های MARL
  • 18. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 19. روش‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized)
  • 20. روش‌های ترکیبی
  • 21. تعریف مسئله بهینه‌سازی تجربه مسافر در حمل و نقل عمومی
  • 22. شناسایی عوامل مؤثر بر تجربه مسافر
  • 23. عوامل محیطی (ترافیک، آب و هوا)
  • 24. عوامل مربوط به سیستم حمل و نقل (زمان‌بندی، ظرفیت)
  • 25. عوامل مربوط به مسافر (نیازها، ترجیحات)
  • 26. طراحی تابع پاداش برای تجربه مسافر
  • 27. پاداش مبتنی بر زمان سفر
  • 28. پاداش مبتنی بر راحتی
  • 29. پاداش مبتنی بر اطمینان‌پذیری
  • 30. پاداش مبتنی بر دسترسی
  • 31. مدل‌سازی محیط حمل و نقل عمومی
  • 32. شبیه‌سازی ترافیک و جریان مسافر
  • 33. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل (اتوبوس، مترو)
  • 34. مدل‌سازی رفتار مسافر
  • 35. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
  • 36. پیش‌بینی تقاضای مسافر
  • 37. پیش‌بینی زمان سفر
  • 38. پیش‌بینی ازدحام
  • 39. طراحی معماری عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 40. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب تابع ارزش/سیاست
  • 41. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) برای داده‌های مکانی
  • 42. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 43. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 44. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در MARL
  • 45. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 46. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 47. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 48. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 49. روش‌های مبتنی بر بازی‌های تکراری
  • 50. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های چندعامله
  • 51. روش‌های مبتنی بر یادگیری تکراری بازی
  • 52. مدل‌سازی همکاری بین عامل‌ها
  • 53. یادگیری سیاست‌های مشترک
  • 54. یادگیری ارتباطات بین عامل‌ها
  • 55. روش‌های مبتنی بر رقابت بین عامل‌ها
  • 56. آموزش عامل‌ها در محیط‌های رقابتی
  • 57. استفاده از بازی‌های صفر و یک
  • 58. مدل‌سازی تعاملات پیچیده
  • 59. بهینه‌سازی زمان‌بندی حرکت وسایل نقلیه
  • 60. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 61. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه حمل و نقل
  • 62. بهینه‌سازی ظرفیت وسایل نقلیه
  • 63. تطبیق با شرایط متغیر محیطی
  • 64. واکنش به حوادث غیرمترقبه
  • 65. مدیریت ترافیک در ساعات اوج
  • 66. مدیریت ازدحام در ایستگاه‌ها
  • 67. ارزیابی عملکرد سیستم با استفاده از معیارهای تجربه مسافر
  • 68. کاهش زمان انتظار
  • 69. افزایش رضایت مسافر
  • 70. بهبود قابلیت اطمینان سیستم
  • 71. مقایسه با روش‌های سنتی بهینه‌سازی
  • 72. پیاده‌سازی و استقرار سیستم در دنیای واقعی
  • 73. چالش‌های فنی پیاده‌سازی
  • 74. مسائل مربوط به جمع‌آوری و پردازش داده‌های آنی
  • 75. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 76. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 77. تأثیر بر اشتغال نیروی انسانی
  • 78. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌های هوشمند
  • 79. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی MARL
  • 80. تجربیات بین‌المللی در بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی
  • 81. کاربرد MARL در مدیریت یکپارچه ترافیک شهری
  • 82. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 83. آینده پژوهی در یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل
  • 84. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
  • 85. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن عوامل انسانی
  • 86. نقش هوش مصنوعی در حمل و نقل پایدار
  • 87. یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت انرژی در حمل و نقل
  • 88. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ایمنی مسافران
  • 89. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 90. یادگیری تقویتی برای مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 91. بررسی مدل‌های ریاضی پیشرفته در MARL
  • 92. مفاهیم بازی‌های پویا
  • 93. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 94. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متناوب
  • 95. روش‌های اکتشاف در MARL
  • 96. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 97. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 98. کاربرد MARL در بهینه‌سازی خدمات تحویل کالا
  • 99. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل اضطراری
  • 100. طراحی پروتکل‌های ارتباطی امن بین عامل‌ها

📚 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.