سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت ترافیک شهری

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت ترافیک شهری

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 در مدیریت ترافیک شهری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدیریت ترافیک (Traffic Management)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 2. اصول یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 5. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 6. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش ادراکی
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آن-پلیسی و آف-پلیسی
  • 10. یادگیری Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 11. بهبودهای DQN: Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay
  • 12. الگوریتم‌های Policy Gradient: REINFORCE, Actor-Critic
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic پیشرفته: A2C, A3C, DDPG, TD3, SAC
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 15. مفاهیم اساسی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. محیط‌های چندعامله: همکاری، رقابت و مختلط
  • 17. مدل‌های عاملان مستقل در MARL
  • 18. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. ناپایداری آموزش در MARL
  • 20. مشکل ناظر مشترک در MARL
  • 21. مشکل ارتباطات بین عاملان
  • 22. مدل‌های همکاری در MARL
  • 23. یادگیری همکاری با استفاده از شبکه‌های ارتباطی
  • 24. یادگیری همکاری با تابع پاداش مشترک
  • 25. یادگیری همکاری با پاداش‌های جداگانه
  • 26. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 27. یادگیری رقابت با استفاده از بازی‌های مجموع-صفر
  • 28. آموزش عاملان رقابتی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 29. مدل‌های مختلط (Cooperative-Competitive) در MARL
  • 30. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک شهری: مقدمه
  • 31. مدل‌سازی ترافیک شهری به عنوان یک سیستم چندعامله
  • 32. عاملان در سیستم مدیریت ترافیک: چراغ‌های راهنمایی، وسایل نقلیه
  • 33. حالات و اقدامات در عاملان ترافیک
  • 34. پاداش‌دهی در عاملان ترافیک شهری
  • 35. اهداف بهینه‌سازی در مدیریت ترافیک
  • 36. کاهش زمان تاخیر در تقاطع‌ها
  • 37. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 38. کاهش مصرف سوخت و آلودگی
  • 39. افزایش ایمنی ترافیک
  • 40. مدل‌سازی شبکه‌ای ترافیک شهری
  • 41. شبیه‌سازهای ترافیک شهری (مانند SUMO)
  • 42. استفاده از شبیه‌سازها برای آموزش عاملان MARL
  • 43. طراحی تابع پاداش برای کاهش ازدحام
  • 44. طراحی تابع پاداش برای اولویت‌دهی به وسایل نقلیه اضطراری
  • 45. طراحی تابع پاداش برای بهبود کارایی انرژی
  • 46. طراحی تابع پاداش برای افزایش دسترسی
  • 47. الگوریتم‌های MARL برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 48. سیستم‌های چراغ راهنمایی هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی برای هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در یک تقاطع
  • 50. یادگیری تقویتی برای هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در یک شبکه خیابانی
  • 51. مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف برای کنترل چراغ راهنمایی
  • 52. کاربرد MARL در مدیریت جریان ترافیک
  • 53. هدایت ترافیک با استفاده از عاملان هوشمند
  • 54. بهینه‌سازی تخصیص مسیر در شبکه ترافیک
  • 55. مدیریت تقاضای ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 56. کنترل ترافیک در سناریوهای پیچیده (مانند حوادث)
  • 57. کاربرد MARL در رفتار وسایل نقلیه خودران
  • 58. هماهنگی وسایل نقلیه خودران در تقاطع‌ها
  • 59. مدیریت پارک خودرو با استفاده از MARL
  • 60. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS) و نقش MARL
  • 61. پیاده‌سازی سیستم‌های MARL در دنیای واقعی
  • 62. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 63. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL در ترافیک
  • 64. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 65. ارزیابی مقیاس‌پذیری راهکارها
  • 66. مطالعات موردی پیاده‌سازی موفق MARL در مدیریت ترافیک
  • 67. بررسی و تحلیل مقالات علمی مرتبط با MARL در ترافیک
  • 68. روندهای آینده در یادگیری تقویتی چندعامله برای ترافیک
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر اجتماعی (Socially Aware RL)
  • 70. یادگیری تقویتی با رویکردهای تفسیری (Explainable RL)
  • 71. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زیرساخت‌های ترافیک
  • 72. یادگیری تقویتی در مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 73. بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل و نقل عمومی با MARL
  • 74. کاربرد MARL در پیش‌بینی ترافیک
  • 75. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارک در خیابان
  • 76. بهینه‌سازی سیستم‌های اشتراک خودرو با MARL
  • 77. مدیریت ترافیک در شرایط بحرانی (سیل، زلزله)
  • 78. یادگیری تقویتی در بهبود دسترسی به حمل و نقل عمومی
  • 79. طراحی پاداش‌های عادلانه در سیستم‌های ترافیک چندعامله
  • 80. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی در MARL ترافیک
  • 81. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 82. یادگیری تقویتی برای کاهش تراکم در ساعات اوج
  • 83. مدیریت ترافیک عابر پیاده با استفاده از MARL
  • 84. بهینه‌سازی زمان‌بندی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی در شبکه ترافیک
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک دوچرخه‌ها
  • 86. تحلیل ریسک و قابلیت اطمینان در سیستم‌های MARL ترافیک
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک در شهرهای هوشمند
  • 88. بهینه‌سازی استراتژی‌های پاسخ به حوادث ترافیکی با MARL
  • 89. یادگیری تقویتی برای بهبود تجربه سفر در شهر
  • 90. مدیریت ترافیک در تقاطع‌های پیچیده با چندین لاین
  • 91. یادگیری تقویتی برای کاهش تصادفات ناشی از خطای انسانی
  • 92. بهینه‌سازی تخصیص منابع در مدیریت ترافیک شهری
  • 93. یادگیری تقویتی در طراحی شبکه‌های حمل و نقل پایدار
  • 94. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیرهای تحویل کالا
  • 95. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک در رویدادهای بزرگ
  • 96. بهینه‌سازی زمان‌بندی وسایل نقلیه اضطراری با MARL
  • 97. یادگیری تقویتی در کنترل دسترسی به مناطق شهری
  • 98. مدیریت ترافیک در محیط‌های شهری متراکم
  • 99. یادگیری تقویتی برای بهبود جریان ترافیک در تونل‌ها
  • 100. بهینه‌سازی استراتژی‌های عبور از پل‌ها با MARL

📚 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.