سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای مدیریت تقاضا در حمل و نقل

کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای مدیریت تقاضا در حمل و نقل

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 طراحی الگوریتم‌های MARL برای مدیریت تقاضا در حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با استفاده از داده‌های واقعیت افزوده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عوامل و محیط در RL
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. اپیزودها و یادگیری در RL
  • 6. الگوریتم‌های پایه RL: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های پایه RL: SARSA
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 9. شبکه‌های عصبی در DRL
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در DRL
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در DRL
  • 12. معماری‌های DRL: DQN
  • 13. معماری‌های DRL: Policy Gradients
  • 14. معماری‌های DRL: Actor-Critic
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. مفهوم عامل و همکار در MARL
  • 17. چالش‌های MARL: عدم ایستایی محیط
  • 18. چالش‌های MARL: عدم قطعیت همکاران
  • 19. چالش‌های MARL: مقیاس‌پذیری
  • 20. طبقه‌بندی الگوریتم‌های MARL
  • 21. MARL با مجموع پاداش مشترک
  • 22. MARL با پاداش‌های فردی
  • 23. MARL با مدل محیط مشترک
  • 24. MARL بدون مدل محیط
  • 25. الگوریتم‌های بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 26. الگوریتم‌های بازی‌های مجموع-غیرصفر (General-Sum Games)
  • 27. MARL مبتنی بر ارزش (Value-Based MARL)
  • 28. MARL مبتنی بر سیاست (Policy-Based MARL)
  • 29. MARL ترکیبی (Actor-Critic MARL)
  • 30. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 31. یادگیری ارتباطات در MARL
  • 32. استانداردسازی ارتباطات
  • 33. مدیریت تقاضا در حمل و نقل
  • 34. مفاهیم پایه مدیریت تقاضا
  • 35. استراتژی‌های مدیریت تقاضا
  • 36. زمان‌بندی و مسیریابی
  • 37. تخصیص منابع
  • 38. مدل‌سازی رفتار کاربر در حمل و نقل
  • 39. مدل‌سازی پیش‌بینی تقاضا
  • 40. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 41. نقش MARL در ITS
  • 42. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 43. کاربرد MARL در بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی
  • 44. کاربرد MARL در مدیریت پارکینگ
  • 45. کاربرد MARL در تخصیص تاکسی‌های اینترنتی
  • 46. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 47. کاربرد MARL در سیستم‌های اشتراک خودرو
  • 48. طراحی الگوریتم MARL برای مدیریت تقاضا
  • 49. تعریف فضای حالت برای عوامل
  • 50. تعریف فضای عمل برای عوامل
  • 51. طراحی تابع پاداش برای مدیریت تقاضا
  • 52. مدل‌سازی محیط حمل و نقل برای MARL
  • 53. شبیه‌سازی محیط حمل و نقل
  • 54. معیارهای ارزیابی عملکرد الگوریتم MARL
  • 55. الگوریتم‌های MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 56. الگوریتم‌های QMIX (Value Decomposition Networks)
  • 57. الگوریتم‌های COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 58. الگوریتم‌های MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 59. انتخاب الگوریتم MARL مناسب برای مدیریت تقاضا
  • 60. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 61. استفاده از فریم‌ورک‌های MARL (مانند PettingZoo, RLlib)
  • 62. آموزش عوامل در محیط شبیه‌سازی شده
  • 63. تنظیم ابرپارامترها در MARL
  • 64. ارزیابی نتایج آموزش
  • 65. تحلیل حساسیت نتایج به ابرپارامترها
  • 66. بهینه‌سازی تابع پاداش
  • 67. بهبود طراحی فضای حالت و عمل
  • 68. افزایش مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 69. مدیریت نااطمینانی در پیش‌بینی تقاضا
  • 70. مدیریت نااطمینانی در رفتار عوامل
  • 71. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Training)
  • 72. استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 73. ترکیب یادگیری تقویتی با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک
  • 74. مدل‌سازی رفتار رانندگان و مسافران
  • 75. مدل‌سازی تعاملات بین عوامل حمل و نقل
  • 76. مدل‌سازی اثرات خارجی (مانند آب و هوا)
  • 77. پیاده‌سازی در مقیاس واقعی (چالش‌ها و راهکارها)
  • 78. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL در حمل و نقل
  • 79. اخلاقیات در استفاده از MARL در حمل و نقل
  • 80. مطالعات موردی کاربرد MARL در مدیریت تقاضا
  • 81. آینده پژوهی در MARL برای حمل و نقل
  • 82. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 83. کاربردهای نوظهور MARL در حمل و نقل
  • 84. توسعه الگوریتم‌های MARL کارآمدتر
  • 85. پژوهش در زمینه تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL
  • 86. کاربرد MARL در مدیریت مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 87. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین حمل و نقل
  • 88. کاربرد MARL در پیش‌بینی و مدیریت حوادث ترافیکی
  • 89. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 90. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.