سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویت کننده چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)

کتاب یادگیری تقویت کننده چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)

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 تقویت کننده چندعامله برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل درون شهری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربرد آن در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف، غیرمارکوف
  • 4. الگوریتم‌های اصلی یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 5. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 7. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 8. الگوریتم DQN (Deep Q-Network)
  • 9. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay
  • 10. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 11. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 12. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 13. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 14. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 16. مفاهیم پایه در MARL: عامل‌های مستقل، عامل‌های هماهنگ
  • 17. چالش‌های MARL: عدم قطعیت، پویایی محیط، تعامل عامل‌ها
  • 18. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL در حمل و نقل
  • 19. شبیه‌ساز SUMO و ابزارهای مرتبط
  • 20. کاربرد MARL در کنترل ترافیک هوشمند
  • 21. بهینه‌سازی سیگنال‌های ترافیکی با MARL
  • 22. مدیریت جریان ترافیک در تقاطع‌های پیچیده
  • 23. هماهنگ‌سازی چراغ‌های راهنمایی در شبکه‌های بزرگ
  • 24. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 25. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها و قطارها
  • 26. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه عمومی
  • 27. پیش‌بینی تقاضا و تخصیص منابع در حمل و نقل عمومی
  • 28. کاربرد MARL در وسایل نقلیه خودران
  • 29. تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده رانندگی
  • 30. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودران
  • 31. ایمنی و مدیریت ریسک در وسایل نقلیه خودران
  • 32. کاربرد MARL در مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 33. بهینه‌سازی تخصیص فضاهای پارک
  • 34. راهنمایی رانندگان به سمت پارکینگ‌های خالی
  • 35. سیستم‌های پارک خودکار با MARL
  • 36. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 37. بهینه‌سازی مصرف سوخت وسایل نقلیه
  • 38. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 39. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیر
  • 40. بهینه‌سازی مسیر برای وسایل نقلیه شخصی
  • 41. بهینه‌سازی مسیر برای خدمات تحویل و لجستیک
  • 42. کاربرد MARL در پیش‌بینی رفتار سایر عامل‌ها
  • 43. مدل‌سازی رفتار رانندگان انسانی
  • 44. پیش‌بینی تغییر مسیر و سرعت سایر وسایل نقلیه
  • 45. کاربرد MARL در آموزش و توسعه عامل‌های هوشمند
  • 46. استراتژی‌های یادگیری برای عامل‌های MARL
  • 47. ارزیابی عملکرد عامل‌های MARL
  • 48. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 49. بهینه‌سازی تخصیص مسافر به راننده
  • 50. مدیریت قیمت‌گذاری پویا
  • 51. کاربرد MARL در مدیریت حوادث ترافیکی
  • 52. پاسخگویی سریع به حوادث
  • 53. کاهش اثرات منفی حوادث بر جریان ترافیک
  • 54. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند شهری
  • 55. ادغام سیستم‌های مختلف حمل و نقل
  • 56. ایجاد یک اکوسیستم حمل و نقل هوشمند یکپارچه
  • 57. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند مبتنی بر MARL
  • 58. حفاظت در برابر حملات سایبری
  • 59. تضمین صحت و پایداری تصمیمات عامل‌ها
  • 60. ملاحظات اخلاقی در کاربرد MARL در حمل و نقل
  • 61. مسئولیت‌پذیری در قبال تصمیمات عامل‌ها
  • 62. شفافیت در الگوریتم‌های تصمیم‌گیری
  • 63. کاربرد MARL در بهینه‌سازی عوارض جاده‌ای
  • 64. مدیریت پویا و عادلانه عوارض
  • 65. تشویق به استفاده از مسیرهای جایگزین
  • 66. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل ریلی
  • 67. کنترل قطارها و بهینه‌سازی سرعت
  • 68. مدیریت زمان‌بندی و جلوگیری از تأخیر
  • 69. کاربرد MARL در بهبود تجربه سفر مسافران
  • 70. پیش‌بینی زمان رسیدن دقیق
  • 71. ارائه اطلاعات لحظه‌ای و شخصی‌سازی شده
  • 72. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک عابران پیاده و دوچرخه‌سواران
  • 73. هماهنگی با سایر وسایل نقلیه
  • 74. ایجاد مسیرهای ایمن و کارآمد
  • 75. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین حمل و نقل
  • 76. مدیریت موجودی و لجستیک
  • 77. کاهش هزینه‌ها و زمان تحویل
  • 78. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوایی (با رویکرد سازگار)
  • 79. مدیریت ترافیک هوایی در فرودگاه‌ها
  • 80. بهینه‌سازی مسیر پروازهای داخلی
  • 81. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل دریایی (با رویکرد سازگار)
  • 82. مدیریت ترافیک در بنادر
  • 83. بهینه‌سازی مسیر کشتی‌ها
  • 84. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل زیرزمینی (با رویکرد سازگار)
  • 85. مدیریت تونل‌ها و ایستگاه‌ها
  • 86. بهینه‌سازی تردد قطارها
  • 87. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 88. یادگیری تقویتی با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 89. یادگیری تقویتی مبتنی بر تقلید (Imitation Learning)
  • 90. یادگیری تقویتی از طریق بازخورد انسانی (Human Feedback)
  • 91. مقایسه الگوریتم‌های MARL برای کاربردهای ITS
  • 92. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 93. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ویژگی‌های مسئله
  • 94. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL در سیستم‌های ITS
  • 95. ابزارها و چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL
  • 96. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 97. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 98. روندهای نوظهور در MARL
  • 99. کاربردهای جدید و خلاقانه در ITS
  • 100. مسائل باز و چالش‌های تحقیقاتی 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.