سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی مصرف انرژی

کتاب اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی مصرف 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 اصول و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی مصرف انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. تابع پاداش و طراحی آن برای بهینه‌سازی انرژی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های انرژی
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف و غیرمارکوف
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش: الگوریتم Q-Learning
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست: الگوریتم REINFORCE
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 9. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 12. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 13. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 14. مسائل حالت-عمل-پاداش-حالت (Sarsa)
  • 15. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تولید انرژی
  • 16. یادگیری تقویتی برای مدیریت بار شبکه
  • 17. یادگیری تقویتی برای کنترل ریزشبکه‌ها
  • 18. یادگیری تقویتی در سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها با یادگیری تقویتی
  • 20. یادگیری تقویتی برای خودروهای الکتریکی و شارژ هوشمند
  • 21. یادگیری تقویتی در سیستم‌های گرمایش و سرمایش
  • 22. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در صنایع
  • 23. پیش‌بینی تقاضای انرژی با یادگیری تقویتی
  • 24. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری در مصرف انرژی
  • 25. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های توزیع
  • 26. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 27. یادگیری تقویتی در بازارهای انرژی
  • 28. یادگیری تقویتی برای طراحی شبکه‌های انرژی پایدار
  • 29. یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 30. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 31. مقدمه‌ای بر مسائل چندعامله در یادگیری تقویتی
  • 32. تفاوت یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 33. چالش‌های هماهنگی بین عوامل
  • 34. مدل‌های محیط‌های چندعامله: مشترک و غیرمشترک
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 37. الگوریتم‌های Multi-Agent Q-Learning (MA-Q)
  • 38. الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Q-Network (MADQN)
  • 39. الگوریتم‌های Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
  • 40. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله برای هماهنگی تولید انرژی
  • 43. یادگیری تقویتی چندعامله برای تعادل بار در شبکه
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ریزشبکه‌ها
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی توزیع‌شده
  • 46. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی خانوارها
  • 47. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ناوگان خودروهای الکتریکی
  • 48. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های انرژی هوشمند ساختمان
  • 49. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی صنعتی
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 51. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 52. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های هوشمند حمل و نقل
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع انرژی
  • 54. یادگیری تقویتی چندعامله در بازارهای انرژی همکارانه
  • 55. مدل‌های بازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 56. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 57. بازی‌های تکراری و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 58. یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 59. یادگیری تقویتی چندعامله در حضور نویز
  • 60. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات بین عوامل
  • 61. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های مشترک
  • 62. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های مجزا
  • 63. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در زنجیره تأمین
  • 64. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 65. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های خانه‌های هوشمند
  • 66. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در کشاورزی هوشمند
  • 67. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های انرژی اضطراری
  • 68. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت تراکم ترافیک انرژی
  • 69. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های انرژی مقاوم
  • 70. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی موقعیت عوامل
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله با روش‌های یادگیری انتقالی
  • 72. یادگیری تقویتی چندعامله با روش‌های یادگیری فدرال
  • 73. تکنیک‌های شبیه‌سازی محیط‌های انرژی
  • 74. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 75. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های انرژی
  • 76. تحلیل حساسیت پارامترها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 77. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های رایج
  • 78. کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 79. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 80. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی انرژی
  • 81. اخلاق در توسعه سیستم‌های هوشمند انرژی
  • 82. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 83. انطباق با مقررات و استانداردهای انرژی
  • 84. ملاحظات اقتصادی در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. نقش یادگیری تقویتی چندعامله در گذار به انرژی پاک
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله و مفهوم انرژی پایدار
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله و هوشمندسازی شبکه‌های انرژی
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت انرژی شهری
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در بخش خانگی
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در بخش صنعتی
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در بخش حمل و نقل
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در بخش کشاورزی
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در بخش خدمات
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله و نقش آن در اقتصاد انرژی
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله و توسعه فناوری‌های نوین انرژی
  • 96. یادگیری تقویتی چندعامله و چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 97. یادگیری تقویتی چندعامله و آینده مدیریت انرژی
  • 98. یادگیری تقویتی چندعامله و نقش آن در تحقق اهداف توسعه پایدار

📚 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.