سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحولات نوین در یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی مقیاس خانگی

کتاب تحولات نوین در یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی مقیاس خانگی

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 تحولات نوین در یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی مقیاس خانگی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع تجدیدپذیر در مقیاس خانگی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 5. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 6. یادگیری تقویتی با مدل
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل: Dynamic Programming
  • 8. مفهوم سیاست در یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 10. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 11. معرفی Deep Q-Network (DQN)
  • 12. توسعه‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 14. معرفی Actor-Critic و A2C
  • 15. الگوریتم‌های پیشرفته‌تر Actor-Critic: A3C, DDPG
  • 16. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 17. مبانی MARL: عامل‌های مستقل، عامل‌های هماهنگ
  • 18. چالش‌های MARL: عدم ایستایی، انفجار فضای حالت/عمل
  • 19. روش‌های هماهنگی در MARL
  • 20. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 21. یادگیری در محیط‌های رقابتی (Zero-Sum Games)
  • 22. یادگیری در محیط‌های مشارکتی (Cooperative Games)
  • 23. یادگیری در محیط‌های مختلط (Mixed Games)
  • 24. معرفی مفاهیم اساسی مدیریت انرژی خانگی
  • 25. مصرف انرژی در منازل
  • 26. منابع انرژی تجدیدپذیر در مقیاس خانگی (خورشیدی، بادی)
  • 27. سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی خانگی (باتری‌ها)
  • 28. سیستم‌های مدیریت انرژی خانگی (HEMS)
  • 29. اهداف HEMS: بهینه‌سازی مصرف، کاهش هزینه، پایداری شبکه
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در HEMS
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 32. مدیریت شارژ و دشارژ باتری‌ها با MARL
  • 33. زمان‌بندی مصرف دستگاه‌های خانگی با MARL
  • 34. پیش‌بینی مصرف انرژی با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
  • 35. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با MARL
  • 36. تطبیق HEMS با تغییرات تعرفه برق
  • 37. مدیریت تقاضا (Demand Response) با MARL
  • 38. پاسخگویی به سیگنال‌های شبکه با عامل‌های یادگیرنده
  • 39. تخصیص منابع انرژی تجدیدپذیر به مصرف‌کنندگان
  • 40. یادگیری تقویتی برای تعادل شبکه با حضور منابع پراکنده
  • 41. مدیریت انرژی خانگی هوشمند و شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
  • 42. معماری سیستم‌های HEMS مبتنی بر MARL
  • 43. شبیه‌سازی محیط‌های HEMS برای آموزش عامل‌ها
  • 44. انتخاب پاداش مناسب برای عامل‌های HEMS
  • 45. تنظیم پارامترهای یادگیری در MARL برای HEMS
  • 46. ارزیابی عملکرد عامل‌های HEMS
  • 47. مقایسه روش‌های مختلف MARL در HEMS
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت مصرف خانگی در مناطق مختلف جغرافیایی
  • 49. تأثیر عوامل خارجی (آب و هوا، رویدادهای اجتماعی) بر مصرف انرژی
  • 50. مدل‌سازی عدم قطعیت در منابع انرژی و مصرف
  • 51. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در خانه‌های هوشمند چندطبقه
  • 52. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مجتمع‌های مسکونی با MARL
  • 53. مدیریت انرژی در خانه‌های مجهز به وسایل نقلیه الکتریکی
  • 54. یادگیری تقویتی برای شارژ بهینه خودروهای الکتریکی در منازل
  • 55. تأثیر شارژ خودروهای الکتریکی بر پایداری شبکه خانگی
  • 56. مدیریت مصرف انرژی در حضور سیستم‌های تهویه مطبوع هوشمند
  • 57. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های گرمایش و سرمایش با MARL
  • 58. یادگیری تقویتی برای کاهش پیک بار مصرف در منازل
  • 59. تطبیق‌پذیری HEMS با استانداردهای بین‌المللی مدیریت انرژی
  • 60. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های HEMS مبتنی بر MARL
  • 61. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت انرژی خانگی
  • 62. آینده‌پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت انرژی
  • 63. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 64. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری (Goal-Conditioned RL) در HEMS
  • 65. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning) در HEMS
  • 66. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال (Federated Learning) برای HEMS
  • 67. معرفی چارچوب‌های شبیه‌سازی MARL (مانند PettingZoo, SMAC)
  • 68. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (مانند Ray RLlib)
  • 69. طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی سفارشی برای HEMS
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در بخش کشاورزی
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی در ساختمان‌های تجاری
  • 72. مدیریت انرژی خانگی و ارتباط آن با شبکه‌های انرژی منطقه‌ای
  • 73. بهینه‌سازی مصرف انرژی با در نظر گرفتن رفاه ساکنین
  • 74. تأثیر عوامل روانی بر تصمیم‌گیری مصرف انرژی
  • 75. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و مدیریت اختلالات انرژی
  • 76. مدیریت انرژی خانگی در شرایط بحران (مانند قطعی برق گسترده)
  • 77. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه‌های مستقل
  • 78. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه‌های متصل به شبکه میکروگرید
  • 79. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع انرژی توزیع‌شده
  • 80. معماری‌های یادگیری عمیق پیشرفته برای عامل‌های MARL
  • 81. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق در محیط‌های پویا
  • 82. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد عامل‌های MARL
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر مشاهده (Reward Shaping)
  • 84. مدل‌سازی ترجیحات عامل‌ها در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 86. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی الگوریتم‌های توزیع بار
  • 87. تحلیل حساسیت پارامترهای HEMS به تغییرات محیطی
  • 88. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در خانه‌های با قابلیت تولید انرژی خالص
  • 89. تأثیر سیاست‌گذاری دولتی بر پذیرش HEMS مبتنی بر MARL
  • 90. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی عملیاتی HEMS در مقیاس بزرگ
  • 91. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات در شبکه‌های HEMS
  • 92. مدیریت انرژی خانگی و نقش آن در اقتصاد انرژی پایدار
  • 93. مطالعات موردی موفق HEMS مبتنی بر MARL
  • 94. چشم‌انداز تحقیقات آینده در MARL برای مدیریت انرژی خانگی
  • 95. مفاهیم پیشرفته در تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در MARL
  • 96. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 97. مدیریت انرژی خانگی و پایداری زیست‌محیطی
  • 98. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای کاهش مصرف انرژی در دستگاه‌های پرمصرف
  • 99. مبانی بهینه‌سازی چندهدفه در HEMS
  • 100. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی در خانه‌های با قابلیت تولید هیدروژن

📚 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.