سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در محیط‌های داده پویا

کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در محیط‌های داده پویا

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 استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در محیط‌های داده پویا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. ارتباطات بین عوامل
  • 6. مفهوم منابع در سیستم‌های چندعامله
  • 7. مدیریت منابع در محیط‌های پویا
  • 8. چالش‌های مدیریت منابع در محیط‌های داده پویا
  • 9. هدف‌گذاری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل
  • 12. یادگیری تقویتی مبتنی بر محیط
  • 13. مدل‌های مبتنی بر ارزش
  • 14. مدل‌های مبتنی بر سیاست
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 16. Q-Learning
  • 17. SARSA
  • 18. Policy Gradients
  • 19. Actor-Critic Methods
  • 20. یادگیری تقویتی عمیق
  • 21. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 22. Deep Q-Networks (DQN)
  • 23. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 24. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 25. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 26. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 27. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 28. انواع محیط‌های MARL
  • 29. همکاری در MARL
  • 30. رقابت در MARL
  • 31. مختلط همکاری و رقابت در MARL
  • 32. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 33. یادگیری با عامل‌های ثابت
  • 34. یادگیری با عامل‌های متغیر
  • 35. استراتژی‌های هماهنگی در MARL
  • 36. یادگیری اشتراکی
  • 37. یادگیری مبتنی بر مشاهده
  • 38. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
  • 39. مدیریت منابع توزیع شده
  • 40. تخصیص بهینه منابع
  • 41. تخصیص پویا منابع
  • 42. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 43. الگوریتم‌های MARL برای مدیریت منابع
  • 44. Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (CMARL)
  • 45. Independent Q-Learning (IQL)
  • 46. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 47. QMIX
  • 48. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 49. حالت‌های متغیر و مشاهدات ناقص
  • 50. تأثیر عدم قطعیت بر مدیریت منابع
  • 51. استراتژی‌های مدیریت منابع در حضور عدم قطعیت
  • 52. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با منابع محدود
  • 53. مدیریت منابع در شبکه‌های سنسور بی‌سیم
  • 54. مدیریت منابع در سیستم‌های ابری
  • 55. مدیریت منابع در سیستم‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 56. مدیریت منابع در رباتیک چندعامله
  • 57. مدیریت منابع در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 58. مدیریت منابع در ترافیک هوشمند
  • 59. سیستم‌های توصیه مبتنی بر MARL
  • 60. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 61. بهینه‌سازی تخصیص پهنای باند در شبکه‌های مخابراتی
  • 62. مدیریت منابع در محاسبات لبه
  • 63. یادگیری تقویتی برای مدیریت صف‌ها
  • 64. استراتژی‌های مذاکره بین عوامل
  • 65. یادگیری تقویتی برای هماهنگی وظایف
  • 66. مدیریت منابع در بازی‌های چندنفره
  • 67. شبیه‌سازی محیط‌های داده پویا
  • 68. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 69. معیارهای ارزیابی در مدیریت منابع
  • 70. تحلیل پایداری سیستم‌های چندعامله
  • 71. تعمیم‌پذیری مدل‌های MARL
  • 72. برنامه‌ریزی منابع در بلندمدت
  • 73. برنامه‌ریزی منابع در کوتاه‌مدت
  • 74. ترکیب یادگیری تقویتی با روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک
  • 75. یادگیری تقویتی تطبیقی
  • 76. تطبیق با تغییرات محیطی
  • 77. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 78. کاربردها در حوزه اقتصاد و مالی
  • 79. مدیریت پورتفوی با استفاده از MARL
  • 80. بهینه‌سازی معاملات الگوریتمی
  • 81. مدل‌سازی رفتار بازار با عامل‌های هوشمند
  • 82. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی
  • 83. کاربردها در حوزه بهداشت و درمان
  • 84. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 85. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی درمان
  • 86. سیستم‌های مراقبت سلامت هوشمند
  • 87. کاربردها در حوزه تولید و صنعت
  • 88. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 89. مدیریت تولید انعطاف‌پذیر
  • 90. رباتیک صنعتی هوشمند
  • 91. کاربردها در حوزه حمل و نقل
  • 92. مدیریت ترافیک شهری
  • 93. بهینه‌سازی مسیرها
  • 94. وسایل نقلیه خودران
  • 95. کاربردها در حوزه انرژی
  • 96. مدیریت شبکه‌های توزیع برق
  • 97. بهینه‌سازی تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 98. سیستم‌های مدیریت انرژی خانگی
  • 99. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 100. چالش‌های آینده در MARL

📚 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.