سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مباحث تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله در کاربردهای مهندسی سیستم‌های انرژی

کتاب مباحث تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله در کاربردهای مهندسی 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 مباحث تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله در کاربردهای مهندسی سیستم‌های انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع خودکار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های فضای حالت
  • 5. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. حالت‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 7. قابلیت مشاهده محدود (POMDP)
  • 8. مفهوم عامل یادگیری تقویتی
  • 9. تابع ارزش
  • 10. تابع سیاست
  • 11. توابع اقدام-ارزش (Q-functions)
  • 12. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 13. یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری بدون مدل
  • 15. یادگیری Q
  • 16. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 17. پیشرفت‌های DQN
  • 18. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 19. الگوریتم Actor-Critic
  • 20. الگوریتم A2C
  • 21. الگوریتم A3C
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 23. چالش‌های MARL
  • 24. همکاری در MARL
  • 25. رقابت در MARL
  • 26. ترکیب همکاری و رقابت
  • 27. فضای حالت مشترک و جداگانه
  • 28. فضای اقدام مشترک و جداگانه
  • 29. سناریوهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. مدل‌های عامل محور
  • 31. مدل‌های مبتنی بر محیط
  • 32. مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 33. مدل‌های مبتنی بر مشاهده
  • 34. مدل‌های مبتنی بر ارتباطات
  • 35. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های انرژی
  • 36. کاربرد در شبکه‌های هوشمند
  • 37. بهینه‌سازی تولید انرژی
  • 38. مدیریت مصرف انرژی
  • 39. تخصیص منابع در شبکه‌های برق
  • 40. کنترل سیستم‌های حرارتی
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد توربین‌ها
  • 42. مدیریت ذخیره‌سازی انرژی
  • 43. کنترل خودروهای خودران در سیستم‌های انرژی
  • 44. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 45. بهینه‌سازی ترافیک
  • 46. مدیریت ناوگان خودروهای الکتریکی
  • 47. شارژ بهینه خودروها
  • 48. کاربرد در رباتیک در سیستم‌های انرژی
  • 49. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 50. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 51. ربات‌های خودکار در نیروگاه‌ها
  • 52. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری
  • 53. پیش‌بینی تقاضای انرژی
  • 54. پیش‌بینی تولید انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 55. تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 56. مدیریت ریسک در سیستم‌های انرژی
  • 57. یادگیری تقویتی برای کشف استراتژی‌های بهینه
  • 58. استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای انرژی
  • 59. استراتژی‌های نگهداری و تعمیرات
  • 60. استراتژی‌های بهره‌برداری از منابع
  • 61. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی چندهدفه
  • 62. تعریف توابع هدف چندگانه
  • 63. روش‌های تخصیص وزن
  • 64. الگوریتم‌های NSGA-II در MARL
  • 65. بهینه‌سازی پایداری سیستم‌های انرژی
  • 66. بهینه‌سازی امنیت سیستم‌های انرژی
  • 67. بهینه‌سازی بهره‌وری سیستم‌های انرژی
  • 68. مباحث پیشرفته در MARL
  • 69. یادگیری تقویتی قابل تفسیر (XAI-RL)
  • 70. یادگیری تقویتی عادلانه (Fairness in RL)
  • 71. یادگیری تقویتی ایمن (Safe RL)
  • 72. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust RL)
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش محدود (Sparse Reward RL)
  • 74. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 75. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 76. ابزارهای شبیه‌سازی سیستم‌های انرژی
  • 77. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 78. چالش‌های پیاده‌سازی واقعی
  • 79. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 80. آموزش در مقیاس بزرگ
  • 81. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در کاربرد MARL
  • 82. مسائل مربوط به کنترل و تصمیم‌گیری متمرکز
  • 83. مسائل مربوط به تخصیص مسئولیت
  • 84. تأثیر بر اشتغال در بخش انرژی
  • 85. آینده یادگیری تقویتی در سیستم‌های انرژی
  • 86. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 87. کاربردهای نوظهور
  • 88. نقش MARL در تحول دیجیتال صنعت انرژی
  • 89. پژوهش‌های آتی در حوزه MARL برای سیستم‌های انرژی
  • 90. پیشرفت‌های الگوریتمی و کاربردی

📚 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.