سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های حمل و نقل خودران در مقیاس ملی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های حمل و نقل خودران در مقیاس ملی

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 تقویتی چندعامله برای شبکه‌های حمل و نقل خودران در مقیاس ملی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از داده‌های سنسورهای جاده‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 4. محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 6. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. مدل‌های MDP برای شبکه‌های حمل و نقل
  • 8. هدف‌گذاری در یادگیری تقویتی
  • 9. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 10. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 11. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 13. شبکه‌های عصبی در DRL
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. مفاهیم کلیدی MARL
  • 16. چالش‌های MARL
  • 17. انواع مدل‌های MARL
  • 18. مدل‌های مبتنی بر عامل مشترک
  • 19. مدل‌های مبتنی بر عامل مستقل
  • 20. مدل‌های مبتنی بر عامل نیمه‌مستقل
  • 21. شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 22. مفاهیم اساسی شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 23. معماری شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 24. مسائل کنترلی در شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 25. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 26. هماهنگی خودروها در تقاطع‌ها
  • 27. مدیریت پیوستن به بزرگراه
  • 28. تغییر مسیر خودروها
  • 29. کنترل سرعت خودروها
  • 30. تشخیص و پیش‌بینی وضعیت ترافیک
  • 31. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 32. سناریوهای پیچیده ترافیکی
  • 33. توسعه مدل‌های MARL برای شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 34. انتخاب تابع پاداش مناسب
  • 35. طراحی معماری شبکه عصبی
  • 36. آموزش مدل‌های MARL
  • 37. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
  • 38. شبیه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 39. ابزارهای شبیه‌سازی (مانند SUMO)
  • 40. ایجاد محیط‌های شبیه‌سازی پویا
  • 41. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 42. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 43. بررسی تأثیر پارامترهای مختلف
  • 44. تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • 45. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 46. کاربردهای عملی MARL در شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 47. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
  • 48. مدیریت ناوگان خودروهای خودران
  • 49. تخصیص منابع در شبکه‌های حمل و نقل
  • 50. برنامه‌ریزی مسیر برای خودروهای خودران
  • 51. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 52. نقش MARL در ITS
  • 53. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 54. ایمنی و اطمینان‌پذیری سیستم‌های خودران
  • 55. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی در حمل و نقل خودران
  • 56. استانداردهای فنی برای خودروهای خودران
  • 57. حریم خصوصی داده‌ها در شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 58. امنیت سایبری در سیستم‌های حمل و نقل خودران
  • 59. تکنیک‌های پیشرفته MARL
  • 60. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر مشاهده
  • 61. یادگیری تقویتی با مدل صریح محیط
  • 62. یادگیری تقویتی با استدلال
  • 63. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 64. یادگیری تقویتی با قیاس
  • 65. یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر
  • 66. کاربرد MARL در مقیاس ملی
  • 67. پایش و کنترل ترافیک در سطح کشور
  • 68. بهینه‌سازی لجستیک و حمل و نقل کالا
  • 69. مدیریت بحران در شبکه‌های حمل و نقل
  • 70. پیش‌بینی و مدیریت ترافیک در رویدادهای خاص
  • 71. تأثیر MARL بر کاهش مصرف سوخت
  • 72. کاهش آلودگی هوا با بهینه‌سازی ترافیک
  • 73. افزایش ایمنی راه‌ها
  • 74. تحقیقات آینده در MARL برای شبکه‌های حمل و نقل خودران
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توزیع‌شده
  • 76. یادگیری تقویتی با تعاملات اجتماعی
  • 77. یادگیری تقویتی با رویکردهای ترکیبی
  • 78. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 79. یادگیری تقویتی با تمرکز بر تعادل
  • 80. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل عمومی
  • 81. مدیریت تاکسی‌های خودران
  • 82. بهینه‌سازی مسیر اتوبوس‌های خودران
  • 83. سیستم‌های تحویل خودران
  • 84. یادگیری تقویتی برای خودروهای متصل (Connected Vehicles)
  • 85. ارتباط خودرو به خودرو (V2V)
  • 86. ارتباط خودرو به زیرساخت (V2I)
  • 87. نقش MARL در بهبود جریان ترافیک شهری
  • 88. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 89. کنترل دسترسی به مناطق محدود
  • 90. بهینه‌سازی شارژ خودروهای الکتریکی خودران
  • 91. ملاحظات مربوط به سیستم‌های پاداش در MARL
  • 92. یادگیری تقویتی عمیق برای تصمیم‌گیری‌های پیچیده
  • 93. تکنیک‌های بازی‌سازی در MARL
  • 94. کاربرد MARL در شبیه‌سازی ترافیک شهری
  • 95. تحلیل رفتار ترافیکی با استفاده از MARL
  • 96. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 97. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران در سطح ملی
  • 98. پژوهش‌های پیشرو در حوزه MARL
  • 99. آموزش و توسعه سیستم‌های حمل و نقل خودران با رویکرد 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.