کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند جهانی

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 سیستم‌های حمل و نقل هوشمند جهانی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس بین‌المللی با استفاده از فناوری بلاکچین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی سیستم های حمل و نقل هوشمند
  • 3. عناصر کلیدی در سیستم های حمل و نقل هوشمند
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 5. عامل ها و محیط ها در یادگیری تقویتی
  • 6. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 7. الگوریتم های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. یادگیری Q
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 11. مدل های محیطی در حمل و نقل
  • 12. یادگیری تقویتی با مدل پیش بینی کننده
  • 13. چالش های یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 14. مقیاس پذیری در سیستم های بزرگ
  • 15. عدم قطعیت و دینامیک محیط
  • 16. پیچیدگی تعاملات چندعامله
  • 17. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 19. انواع چارچوب های MARL
  • 20. مدل های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 21. مدل های نیمه متمرکز
  • 22. هماهنگی بین عامل ها
  • 23. رقابت بین عامل ها
  • 24. ترکیب هماهنگی و رقابت
  • 25. الگوریتم های پایه MARL
  • 26. پاسخ های مستقل عامل ها (IQL)
  • 27. مدل های بازی برای MARL
  • 28. یادگیری مبتنی بر تئوری بازی ها
  • 29. کاربرد تئوری بازی در MARL
  • 30. تعادل نش در سیستم های چندعامله
  • 31. کاربرد تئوری بازی در حمل و نقل هوشمند
  • 32. مدل سازی ترافیک به عنوان بازی
  • 33. هماهنگ سازی چراغ های راهنمایی با MARL
  • 34. مدیریت جریان ترافیک با MARL
  • 35. بهینه سازی مسیردهی وسایل نقلیه با MARL
  • 36. کاربرد MARL در سیستم های حمل و نقل عمومی
  • 37. مدیریت ناوگان تاکسی های خودران
  • 38. بهینه سازی زمان بندی اتوبوس ها
  • 39. سیستم های حمل و نقل اشتراکی هوشمند
  • 40. کاربرد MARL در پارکینگ هوشمند
  • 41. مدیریت پارکینگ های چندطبقه
  • 42. بهینه سازی یافتن جای پارک
  • 43. سیستم های حمل و نقل هوشمند لجستیکی
  • 44. مدیریت زنجیره تامین با MARL
  • 45. بهینه سازی تحویل کالا
  • 46. سیستم های حمل و نقل هوشمند شهری
  • 47. مدیریت ازدحام ترافیک
  • 48. کاهش مصرف سوخت و آلودگی
  • 49. افزایش ایمنی در جاده ها
  • 50. کاربرد MARL در وسایل نقلیه خودران
  • 51. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودران
  • 52. تصمیم گیری در شرایط پیچیده
  • 53. تشخیص و پیش بینی رفتار سایر عامل ها
  • 54. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 55. شبکه های عصبی عمیق
  • 56. کاربرد DRL در MARL
  • 57. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 58. Actor-Critic methods for MARL
  • 59. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 60. Proximal Policy Optimization (PPO) for MARL
  • 61. قابلیت تعمیم در MARL
  • 62. یادگیری مداوم و انطباق پذیری
  • 63. مدل های مبتنی بر حافظه برای MARL
  • 64. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 65. شبکه های حافظه کوتاه مدت بلندمدت (LSTM)
  • 66. شبکه های حافظه دسترسی تصادفی (DRAM)
  • 67. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 68. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارتباطات
  • 69. پروتکل های ارتباطی بین عامل ها
  • 70. انتخاب و طراحی کانال های ارتباطی
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش های پراکنده
  • 72. روش های کاهش بعد در MARL
  • 73. کاهش بعد فضای حالت
  • 74. کاهش بعد فضای عمل
  • 75. یادگیری فشرده سازی حالت
  • 76. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 77. معیارهای ارزیابی سیستم های حمل و نقل
  • 78. شبیه سازی و تست در محیط های واقعی
  • 79. چالش های پیاده سازی MARL در سیستم های واقعی
  • 80. مسائل اخلاقی و حقوقی در سیستم های خودران
  • 81. استانداردهای ایمنی و قابلیت اطمینان
  • 82. آینده MARL در سیستم های حمل و نقل هوشمند
  • 83. نقش هوش مصنوعی در حمل و نقل آینده
  • 84. تحقیقات جاری و جهت گیری های آینده
  • 85. کاربرد MARL در مدیریت حوادث ترافیکی
  • 86. پیشگیری و مدیریت بحران در حمل و نقل
  • 87. سیستم های حمل و نقل هوشمند پایدار
  • 88. طراحی سیستم های حمل و نقل با رویکرد MARL
  • 89. جمعیت شناسی و رفتار کاربران در حمل و نقل
  • 90. تاثیر پذیری از عوامل محیطی خارجی
  • 91. یادگیری تقویتی در سیستم های حمل و نقل بین شهری
  • 92. مدیریت ترافیک هوایی با MARL
  • 93. مدیریت ترافیک دریایی با MARL
  • 94. سیستم های حمل و نقل ریلی هوشمند
  • 95. کاربرد MARL در ناوگان های هوشمند
  • 96. بهینه سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 97. مدیریت ترافیک در تقاطع های پیچیده
  • 98. سیستم های پیشرفته کمک راننده (ADAS) مبتنی بر MARL
  • 99. فناوری های ارتباطی V2X و MARL
  • 100. کاربرد MARL در مدیریت بحران های 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.