سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ناوگان حمل و نقل در مقیاس ملی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ناوگان حمل و نقل 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 مدیریت ناوگان حمل و نقل 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 الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. نظریه تصمیم‌گیری مارکوف
  • 4. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. یادگیری Q
  • 8. نکات عملی در پیاده‌سازی Q-Learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. معماری‌های شبکه عصبی برای DQN
  • 11. تکنیک‌های پایداری در DQN
  • 12. Double DQN
  • 13. Dueling DQN
  • 14. Prioritized Experience Replay
  • 15. Actor-Critic Methods
  • 16. مفاهیم پایه Actor-Critic
  • 17. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 18. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. مفاهیم پایه MARL
  • 21. چالش‌های MARL
  • 22. همکاری عامل‌ها
  • 23. رقابت عامل‌ها
  • 24. ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 25. مدل‌های عامل‌های مستقل (Independent Learners)
  • 26. محدودیت‌های عامل‌های مستقل
  • 27. مدل‌های مبتنی بر مرکزی (Centralized Training)
  • 28. روش‌های مبتنی بر تمرکززدایی (Decentralized Execution)
  • 29. معماری‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 30. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 31. کاربرد GNN در مدل‌سازی تعاملات
  • 32. تکنیک‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 33. یادگیری مبتنی بر شایستگی (Credit Assignment)
  • 34. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 35. یادگیری مبتنی بر مدل محیط
  • 36. مدل‌سازی پویایی ناوگان حمل و نقل
  • 37. کاربرد MDP در مدیریت ناوگان
  • 38. مدل‌سازی تصمیمات رانندگان
  • 39. مدل‌سازی تصمیمات سیستم مرکزی
  • 40. پاداش‌دهی در سیستم حمل و نقل
  • 41. طراحی تابع پاداش بهینه
  • 42. مدیریت ترافیک با MARL
  • 43. بهینه‌سازی مسیر یابی ناوگان
  • 44. تخصیص بهینه منابع حمل و نقل
  • 45. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 46. مدیریت زمان‌بندی حرکت وسایل نقلیه
  • 47. کاهش زمان سفر با MARL
  • 48. کاهش مصرف سوخت با MARL
  • 49. مدیریت ازدحام ترافیکی
  • 50. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 51. نقش MARL در ITS
  • 52. شبیه‌سازی محیط حمل و نقل
  • 53. ابزارهای شبیه‌سازی (مانند SUMO)
  • 54. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 55. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 56. حریم خصوصی داده‌های حمل و نقل
  • 57. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در حمل و نقل
  • 58. استانداردهای فنی در صنعت حمل و نقل
  • 59. اصول مهندسی نرم‌افزار در پیاده‌سازی
  • 60. مراحل توسعه سیستم‌های MARL
  • 61. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 62. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 63. ارزیابی عملکرد سیستم در مقیاس بزرگ
  • 64. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 65. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 66. کاربرد MARL در حمل و نقل عمومی
  • 67. مدیریت ناوگان تاکسی اینترنتی
  • 68. بهینه‌سازی لجستیک و توزیع کالا
  • 69. سیستم‌های خودران و نقش MARL
  • 70. یادگیری تقویتی برای رباتیک در حمل و نقل
  • 71. پردازش داده‌های حسگرهای حمل و نقل
  • 72. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در ناوگان
  • 73. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 74. مدیریت ناوگان در شرایط اضطراری
  • 75. سناریوهای حمل و نقل پیچیده
  • 76. تحلیل حساسیت مدل‌ها
  • 77. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 79. سیستم‌های توزیع‌شده برای MARL
  • 80. پردازش ابری برای آموزش مدل‌های MARL
  • 81. استفاده از داده‌های واقعی حمل و نقل
  • 82. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 83. آموزش مدل بر روی داده‌های واقعی
  • 84. تست و ارزیابی نهایی مدل
  • 85. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 86. ملاحظات پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 87. مقاومت در برابر خطا و اختلال
  • 88. تضمین ایمنی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 89. نقش یادگیری تقویتی در آینده حمل و نقل
  • 90. نوآوری‌های اخیر در MARL
  • 91. پژوهش‌های آینده در حوزه MARL و حمل و نقل

📚 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.