سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه هوشمند

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه هوشمند

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 بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس فضایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه هوشمند
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 4. عناصر اصلی عامل یادگیری تقویتی
  • 5. فضای حالت، فضای عمل و تابع پاداش
  • 6. یادگیری اکتشافی در مقابل یادگیری استثماری
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 11. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 12. تفاوت یادگیری مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 16. معماری DQN (Deep Q-Network)
  • 17. پیشرفت‌های DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  • 18. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 19. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 20. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 21. مفاهیم پایه MARL
  • 22. انواع محیط‌های چندعامله
  • 23. مدل‌های همکاری در MARL
  • 24. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 25. مدل‌های مختلط در MARL
  • 26. چالش‌های MARL
  • 27. مشکل عدم ایستایی (Non-stationarity) در MARL
  • 28. مشکل مقیاس‌پذیری در MARL
  • 29. مشکل ارتباطات بین عامل‌ها
  • 30. روش‌های یادگیری عامل مشترک (Joint Action Learners)
  • 31. روش‌های یادگیری عامل مستقل (Independent Learners)
  • 32. روش‌های یادگیری عامل متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Critic, Decentralized-Actor)
  • 33. معماری MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 34. معماری QMIX (Q-learning for Mixed Cooperative-Competitive Environments)
  • 35. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه هوشمند
  • 36. مدل‌سازی مسئله مسیردهی وسایل نقلیه به عنوان یک بازی چندعامله
  • 37. تعریف عامل‌ها، حالات، اعمال و پاداش‌ها در سیستم حمل و نقل هوشمند
  • 38. شبیه‌سازی محیط مسیردهی با استفاده از ابزارهای استاندارد
  • 39. طراحی توابع پاداش مؤثر برای بهبود کارایی مسیردهی
  • 40. بهینه‌سازی ترافیک شهری با استفاده از MARL
  • 41. کاهش زمان سفر و مصرف سوخت
  • 42. مدیریت تقاطع‌ها و چراغ‌های راهنمایی
  • 43. توزیع عادلانه بار ترافیکی
  • 44. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 45. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها و قطارها
  • 46. مدیریت ناوگان تاکسی‌های اینترنتی
  • 47. پیش‌بینی و مدیریت ترافیک در زمان واقعی
  • 48. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته در مسیردهی
  • 49. استفاده از شبکه‌های گراف عصبی (GNN) در MARL برای مسیردهی
  • 50. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 51. بهینه‌سازی مسیردهی در شرایط اضطراری و بلایای طبیعی
  • 52. کاربرد MARL در لجستیک و زنجیره تأمین
  • 53. بهینه‌سازی مسیر انبارداری و توزیع
  • 54. مدیریت ناوگان حمل بار
  • 55. کاهش هزینه‌های عملیاتی در حمل و نقل کالا
  • 56. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در مسیردهی
  • 57. معیارهای ارزیابی (کاهش تأخیر، افزایش بهره‌وری)
  • 58. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 59. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 60. مطالعات موردی و پیاده‌سازی عملی
  • 61. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های حمل و نقل
  • 62. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 63. آینده پژوهش در MARL برای بهینه‌سازی مسیردهی
  • 64. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر اهداف بلندمدت
  • 66. تلفیق MARL با سایر روش‌های بهینه‌سازی
  • 67. یادگیری تقویتی برای مسیردهی وسایل نقلیه خودران
  • 68. مسائل اخلاقی و اجتماعی در استفاده از MARL در حمل و نقل
  • 69. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 70. مطالعات تطبیقی با روش‌های کلاسیک بهینه‌سازی مسیر
  • 71. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک برای مسیردهی
  • 72. روش‌های بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 73. پیاده‌سازی با استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 74. ساخت شبیه‌سازهای سفارشی برای مسائل مسیردهی
  • 75. مدل‌سازی دینامیک ترافیک واقع‌گرایانه
  • 76. مدیریت منابع محاسباتی در سیستم‌های MARL بزرگ
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در وسایل نقلیه هوشمند
  • 78. نقش MARL در شهرهای هوشمند و پایدار
  • 79. مدیریت منابع انرژی در حمل و نقل
  • 80. تأثیر MARL بر الگوهای سفر شهروندان
  • 81. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی برای کار با سیستم‌های هوشمند
  • 82. اهمیت داده‌های با کیفیت در آموزش مدل‌های MARL
  • 83. ملاحظات مربوط به داده‌های ترافیک در ایران
  • 84. قوانین و مقررات مرتبط با حمل و نقل هوشمند در ایران
  • 85. چارچوب‌های فنی و استانداردسازی در حوزه حمل و نقل هوشمند
  • 86. نقش پژوهشگاه‌ها و مراکز علمی در توسعه MARL
  • 87. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه حمل و نقل هوشمند
  • 88. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیرهای پیاده و دوچرخه
  • 89. مدیریت ترافیک در تقاطع‌های پیچیده
  • 90. بهینه‌سازی مسیر برای ربات‌های خودمختار در محیط‌های شهری
  • 91. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در شبکه‌های ارتباطی هوشمند
  • 92. مدیریت ترافیک داده‌ها در شبکه‌های ۵G
  • 93. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیرهای تحویل کالا در مناطق پرتراکم
  • 94. طراحی سیستم‌های پاسخگو به تغییرات ناگهانی ترافیک
  • 95. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و کاهش تصادفات
  • 96. بهینه‌سازی مسیرهای اضطراری و امدادرسانی
  • 97. مدل‌سازی رفتار رانندگان و تأثیر آن بر مسیردهی
  • 98. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 99. مدیریت منابع در پلتفرم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 100. بهینه‌سازی زمان انتظار مسافران

📚 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.