سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای افزایش تاب‌آوری و کارایی سیستم‌های حمل و نقل قاره‌ای

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای افزایش تاب‌آوری و کارایی سیستم‌های حمل و نقل قاره‌ای

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 افزایش تاب‌آوری و کارایی سیستم‌های حمل و نقل قاره‌ای

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از داده‌های بلادرنگ و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های حمل و نقل قاره‌ای
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. تعریف و مدل‌سازی محیط حمل و نقل قاره‌ای
  • 5. تابع پاداش برای سیستم‌های حمل و نقل
  • 6. تابع انتقال حالت در سیستم‌های حمل و نقل
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 11. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 12. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. مفاهیم اولیه MARL
  • 14. چالش‌های MARL
  • 15. مدل‌های هماهنگی در MARL
  • 16. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 17. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 18. طبقه بندی الگوریتم‌های MARL
  • 19. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 20. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 21. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در MARL
  • 22. یادگیری تقویتی بدون مدل در MARL
  • 23. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 24. ناپایداری در MARL
  • 25. مشکل فضای حالت/عمل بزرگ
  • 26. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 27. طراحی تابع انتقال در MARL
  • 28. تاب‌آوری در سیستم‌های حمل و نقل
  • 29. تعریف تاب‌آوری در حمل و نقل
  • 30. مدل‌سازی اختلالات در حمل و نقل
  • 31. تأثیر اختلالات بر کارایی
  • 32. افزایش تاب‌آوری با استفاده از MARL
  • 33. بهبود تصمیم‌گیری در شرایط اختلال
  • 34. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شرایط بحران
  • 35. مدیریت ترافیک در شرایط اضطراری
  • 36. برنامه‌ریزی مسیر در شرایط اختلال
  • 37. پیش‌بینی و واکنش به رویدادهای غیرمنتظره
  • 38. کارایی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 39. شاخص‌های کارایی در حمل و نقل
  • 40. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 41. کاهش زمان سفر
  • 42. کاهش مصرف سوخت
  • 43. کاهش آلودگی محیط زیست
  • 44. افزایش ظرفیت سیستم
  • 45. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 46. نقش داده‌ها در حمل و نقل هوشمند
  • 47. سنسورها و جمع‌آوری داده
  • 48. پردازش و تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 49. کاربرد یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 50. کاربرد MARL در بهینه‌سازی کارایی
  • 51. کنترل چراغ‌های راهنمایی هوشمند
  • 52. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 53. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 54. بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل
  • 55. پیش‌بینی تقاضا در حمل و نقل
  • 56. مدیریت ترافیک در تقاطع‌های پیچیده
  • 57. برنامه‌ریزی حمل و نقل عمومی
  • 58. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها و اتوبوس‌ها
  • 59. مدیریت ریسک در سیستم‌های حمل و نقل
  • 60. ارزیابی ریسک اختلالات
  • 61. استراتژی‌های کاهش ریسک
  • 62. تطبیق‌پذیری سیستم در برابر تغییرات
  • 63. شبیه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 64. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 65. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 66. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 67. مطالعات موردی در حمل و نقل قاره‌ای
  • 68. بهینه‌سازی شبکه لجستیک جهانی
  • 69. مدیریت حمل و نقل مرزی
  • 70. هماهنگی بین‌المللی در حمل و نقل
  • 71. افزایش ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 72. کاهش تصادفات با استفاده از MARL
  • 73. مدیریت رفتار رانندگان
  • 74. سیستم‌های کمک راننده هوشمند
  • 75. کاربرد MARL در وسایل نقلیه خودران
  • 76. آموزش عوامل در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 77. یادگیری سیاست‌های بهینه برای عوامل
  • 78. ارزیابی بلندمدت عملکرد سیستم
  • 79. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 80. تأثیر چارچوب‌های قانونی بر سیستم‌های حمل و نقل
  • 81. ملاحظات اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 82. استانداردهای فنی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 83. آینده سیستم‌های حمل و نقل قاره‌ای
  • 84. نقش یادگیری تقویتی در آینده حمل و نقل
  • 85. پژوهش‌های آتی در MARL برای حمل و نقل

📚 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.