سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌های کنترلی با یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های انرژی

کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌های کنترلی با یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های 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 بهینه‌سازی استراتژی‌های کنترلی با یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع فسیلی پاک و پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های انرژی و چالش‌های کنترلی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 7. الگوریتم‌های ترکیبی Actor-Critic
  • 8. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی برای یادگیری تقویتی
  • 9. تعریف حالت، عمل و پاداش در سیستم‌های انرژی
  • 10. تابع پاداش بهینه برای سیستم‌های انرژی
  • 11. شبیه‌سازی دینامیک سیستم‌های انرژی
  • 12. مجموعه داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌های MARL
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 14. انتخاب عامل‌های کنترلی در سیستم‌های انرژی
  • 15. همکاری و رقابت بین عامل‌ها در MARL
  • 16. رویکردهای هماهنگ‌سازی عامل‌ها
  • 17. روش‌های یادگیری متمرکز (Centralized Learning)
  • 18. روش‌های یادگیری غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 19. یادگیری با مربی (Learning with a Teacher)
  • 20. یادگیری تقویتی برای مدیریت تولید انرژی
  • 21. بهینه‌سازی تولید انرژی تجدیدپذیر (خورشیدی، بادی)
  • 22. مدیریت تقاضا در سیستم‌های انرژی
  • 23. پیش‌بینی بار و تولید انرژی
  • 24. کنترل ریزشبکه‌ها (Microgrids)
  • 25. پایداری و قابلیت اطمینان ریزشبکه‌ها
  • 26. مدیریت ذخیره‌سازی انرژی در ریزشبکه‌ها
  • 27. بهینه‌سازی شبکه توزیع انرژی
  • 28. کاهش تلفات در شبکه توزیع
  • 29. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 30. بهینه‌سازی عملکرد توربین‌های بادی
  • 31. بهینه‌سازی پنل‌های خورشیدی
  • 32. مدیریت سیستم‌های حرارتی و برودتی ساختمان‌ها
  • 33. سیستم‌های مدیریت هوشمند ساختمان (BEMS)
  • 34. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 35. کنترل سیستم‌های HVAC با MARL
  • 36. بهینه‌سازی روشنایی در ساختمان‌ها
  • 37. مدیریت منابع انرژی توزیع‌شده (DERs)
  • 38. تخصیص بهینه منابع انرژی
  • 39. بازار انرژی و نقش یادگیری تقویتی
  • 40. بهینه‌سازی معاملات انرژی در بازار
  • 41. مدیریت ریسک در بازارهای انرژی
  • 42. استراتژی‌های کنترلی برای شبکه هوشمند
  • 43. امنیت در شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 44. حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
  • 45. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با حافظه
  • 46. استفاده از شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 47. استفاده از شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (GRU)
  • 48. یادگیری تقویتی با تابع مزیت (Advantage Function)
  • 49. یادگیری تقویتی با تابع Q-Learning پیشرفته
  • 50. یادگیری تقویتی با DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 51. یادگیری تقویتی با TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 52. یادگیری تقویتی با SAC (Soft Actor-Critic)
  • 53. یادگیری تقویتی با PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 54. یادگیری تقویتی با A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 55. یادگیری تقویتی با IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures)
  • 56. یادگیری تقویتی با R2D2 (Recurrent Replay Distributed DQN)
  • 57. یادگیری تقویتی با APPO (Asynchronous Proximal Policy Optimization)
  • 58. یادگیری تقویتی با Rainbow DQN
  • 59. یادگیری تقویتی با DQN (Deep Q-Network)
  • 60. یادگیری تقویتی با A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 61. یادگیری تقویتی با PLEX (Policy Learning with Experience Replay)
  • 62. یادگیری تقویتی با MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 63. یادگیری تقویتی با QMIX
  • 64. یادگیری تقویتی با VDN (Value Decomposition Networks)
  • 65. یادگیری تقویتی با COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 66. یادگیری تقویتی با MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 67. یادگیری تقویتی با CTDE (Centralized Training Decentralized Execution)
  • 68. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 69. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 70. یادگیری تقویتی با انتقال (Transfer Learning)
  • 71. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 72. توسعه مدل‌های پیشرفته برای سیستم‌های انرژی
  • 73. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های انرژی
  • 74. تحلیل حساسیت و عدم قطعیت در مدل‌ها
  • 75. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 76. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های انرژی
  • 77. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 78. ارزیابی پایداری و استحکام (Robustness)
  • 79. کاربرد MARL در مدیریت بحران انرژی
  • 80. پیش‌بینی و مدیریت حوادث در سیستم‌های انرژی
  • 81. بهینه‌سازی عملیات اضطراری
  • 82. یادگیری تقویتی برای نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 83. مدل‌سازی خرابی تجهیزات
  • 84. زمان‌بندی بهینه برای تعمیرات
  • 85. کاربرد MARL در اقتصاد انرژی
  • 86. مدل‌سازی رفتار بازیگران در بازار انرژی
  • 87. استراتژی‌های بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری انرژی
  • 88. بهینه‌سازی تخصیص منابع در مقیاس ملی
  • 89. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در سیستم‌های انرژی
  • 90. هوش مصنوعی در تحلیل شبکه‌های انرژی
  • 91. یادگیری عمیق در پیش‌بینی‌های انرژی
  • 92. کاربرد MARL در توسعه زیرساخت‌های انرژی پایدار
  • 93. برنامه‌ریزی بلندمدت سیستم‌های انرژی
  • 94. تلفیق منابع انرژی تجدیدپذیر و غیرتجدیدپذیر
  • 95. مدیریت کربن و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای
  • 96. مطالعات موردی در سیستم‌های انرژی ایران
  • 97. پیاده‌سازی MARL در شبکه‌های برق ایران
  • 98. چالش‌های فنی و اقتصادی پیاده‌سازی
  • 99. راهکارهای نوآورانه برای چالش‌های سیستم‌های انرژی
  • 100. آینده یادگیری تقویتی در سیستم‌های انرژی

📚 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.