سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کارایی و قابلیت اطمینان سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب کارایی و قابلیت اطمینان سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعامله

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 کارایی و قابلیت اطمینان سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع فسیلی پاک و پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت انرژی و یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. مفهوم عامل و محیط
  • 5. تابع پاداش و هدف عامل
  • 6. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. حل MDP با برنامه‌ریزی پویا
  • 8. روش مونت کارلو برای حل MDP
  • 9. یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 10. الگوریتم Q-Learning
  • 11. الگوریتم SARSA
  • 12. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 13. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 14. شبکه‌های عصبی در RL
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای RL
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای RL
  • 17. الگوریتم DQN (Deep Q-Network)
  • 18. پیشرفت‌های DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  • 19. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 20. الگوریتم REINFORCE
  • 21. الگوریتم Actor-Critic
  • 22. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 23. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 24. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 25. مفاهیم و چالش‌های MARL
  • 26. مدل‌های همکاری در MARL
  • 27. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 28. مدل‌های مختلط در MARL
  • 29. هماهنگی بین عامل‌ها در MARL
  • 30. یادگیری مشترک در MARL
  • 31. یادگیری تفکیک‌پذیر در MARL
  • 32. یادگیری با عامل مرکزی و منتقدین محیطی (CTDE)
  • 33. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 34. الگوریتم QMIX
  • 35. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 36. کاربرد MARL در سیستم‌های مدیریت انرژی
  • 37. مدل‌سازی سیستم مدیریت انرژی به عنوان یک بازی چندعامله
  • 38. تعریف عامل‌ها در سیستم مدیریت انرژی (مثلاً خانوار، تولیدکننده، شبکه)
  • 39. تعریف فضای حالت در سیستم مدیریت انرژی
  • 40. تعریف فضای عمل در سیستم مدیریت انرژی
  • 41. طراحی تابع پاداش برای سیستم مدیریت انرژی
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانوار با MARL
  • 43. مدیریت تقاضا در شبکه‌های هوشمند با MARL
  • 44. تخصیص منابع انرژی با MARL
  • 45. پیش‌بینی بار و تولید انرژی با MARL
  • 46. کنترل ریزشبکه‌ها با MARL
  • 47. مدیریت انرژی ساختمان‌های هوشمند با MARL
  • 48. بهینه‌سازی شارژ خودروهای الکتریکی با MARL
  • 49. مدیریت انرژی در سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی با MARL
  • 50. نقش داده‌ها در آموزش مدل‌های MARL برای مدیریت انرژی
  • 51. پیش‌پردازش داده‌های انرژی
  • 52. مهندسی ویژگی برای مدل‌های RL
  • 53. ارزیابی عملکرد سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر MARL
  • 54. معیارهای ارزیابی کارایی و قابلیت اطمینان
  • 55. شبیه‌سازی و تست مدل‌های MARL
  • 56. تحلیل حساسیت مدل‌ها به پارامترها
  • 57. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 58. مقیاس‌پذیری مدل‌های MARL
  • 59. ناهمگونی عامل‌ها در سیستم‌های انرژی
  • 60. امنیت در سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر MARL
  • 61. اخلاقیات در هوش مصنوعی و مدیریت انرژی
  • 62. مطالعات موردی در مدیریت انرژی با MARL
  • 63. کاربرد در شبکه‌های توزیع برق
  • 64. کاربرد در مدیریت منابع تجدیدپذیر
  • 65. کاربرد در سیستم‌های گرمایش و سرمایش
  • 66. کاربرد در مدیریت مصرف صنعتی
  • 67. ملاحظات اقتصادی در پیاده‌سازی MARL
  • 68. استانداردهای فنی برای سیستم‌های مدیریت انرژی هوشمند
  • 69. مروری بر آخرین تحقیقات در MARL برای انرژی
  • 70. روش‌های پیشرفته در یادگیری عمیق برای MARL
  • 71. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در MARL
  • 72. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در MARL
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 74. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 75. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 76. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 77. طراحی معماری‌های عصبی سفارشی برای MARL در انرژی
  • 78. روش‌های اعتبارسنجی و تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 79. تجزیه و تحلیل پایداری سیستم‌های انرژی تحت کنترل MARL
  • 80. مقاومت در برابر حملات سایبری و اختلالات
  • 81. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مقیاس کلان‌شهر
  • 82. نقش MARL در تحقق اهداف توسعه پایدار
  • 83. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان MARL در حوزه انرژی
  • 84. آینده پژوهی در سیستم‌های مدیریت انرژی هوشمند
  • 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز تحقیقات آینده
  • 86. اصول اساسی تئوری بازی‌ها در MARL
  • 87. توازن نش در بازی‌های چندعامله
  • 88. کاربرد تئوری بازی‌ها در مدل‌سازی رقابت و همکاری
  • 89. مبانی اقتصاد مهندسی در ارزیابی سیستم‌های انرژی
  • 90. تحلیل هزینه-فایده سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر MARL
  • 91. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی و ابزارهای توسعه MARL
  • 92. محیط‌های شبیه‌سازی رایج (مانند OpenAI Gym, PettingZoo)
  • 93. کتابخانه‌های پیاده‌سازی MARL (مانند Ray RLlib, PyMARL)
  • 94. اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون برای MARL
  • 95. مقدمه‌ای بر مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
  • 96. مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا در پایتون
  • 97. مروری بر ابزارهای تحلیل داده در پایتون (Pandas, NumPy)
  • 98. اصول اولیه آمار و احتمال در تحلیل داده‌های انرژی
  • 99. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در پیاده‌سازی سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 100. استانداردهای امنیتی سایبری برای سیستم‌های IoT در انرژی

📚 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.