سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی وسایل حمل و نقل عمومی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی وسایل حمل و نقل عمومی

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 بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی وسایل حمل و نقل عمومی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های حمل و نقل عمومی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 8. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 9. یادگیری Deep Q (DQN)
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 11. الگوریتم Actor-Critic
  • 12. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله
  • 13. تعاملات بین عامل‌ها
  • 14. مدل‌های محیطی مشترک
  • 15. مدل‌های محیطی مجزا
  • 16. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
  • 17. عدم ایستایی محیط برای هر عامل
  • 18. پیچیدگی محاسباتی در سیستم‌های چندعامله
  • 19. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 20. مفاهیم اولیه بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 21. مفاهیم اولیه مسیریابی وسایل حمل و نقل عمومی
  • 22. مدل‌سازی سیستم حمل و نقل عمومی
  • 23. مجموعه داده‌های زمان‌بندی و مسیریابی
  • 24. استانداردهای داده در حمل و نقل عمومی
  • 25. معماری سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 26. سیستم‌های اطلاعات مسافران
  • 27. سیستم‌های مدیریت ناوگان
  • 28. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های زمان‌بندی
  • 29. زمان‌بندی مبتنی بر تقاضا
  • 30. زمان‌بندی ثابت
  • 31. بهینه‌سازی زمان‌بندی با یادگیری تقویتی
  • 32. طراحی تابع پاداش برای زمان‌بندی
  • 33. مدل‌سازی عامل‌ها برای زمان‌بندی
  • 34. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های زمان‌بندی
  • 35. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مسیریابی
  • 36. مسیریابی مبتنی بر هزینه
  • 37. مسیریابی مبتنی بر زمان
  • 38. بهینه‌سازی مسیریابی با یادگیری تقویتی
  • 39. طراحی تابع پاداش برای مسیریابی
  • 40. مدل‌سازی عامل‌ها برای مسیریابی
  • 41. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های مسیریابی
  • 42. ترکیب زمان‌بندی و مسیریابی
  • 43. مدل‌سازی مشترک زمان‌بندی و مسیریابی
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله برای زمان‌بندی
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله برای مسیریابی
  • 46. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی همزمان
  • 47. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 48. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری تقویتی
  • 49. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 50. شبیه‌سازی محیط حمل و نقل عمومی
  • 51. تولید سناریوهای واقع‌گرایانه
  • 52. ارزیابی پایداری الگوریتم‌ها
  • 53. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 54. مقایسه با روش‌های کلاسیک بهینه‌سازی
  • 55. روش‌های زمان‌بندی مبتنی بر زمان‌بندی ثابت
  • 56. روش‌های مسیریابی مبتنی بر الگوریتم‌های گراف
  • 57. روش‌های بهینه‌سازی ترکیبی
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
  • 59. بهینه‌سازی تقاطع‌های هوشمند
  • 60. مدیریت صف در سیستم‌های حمل و نقل
  • 61. پیش‌بینی تقاضای مسافر
  • 62. تخصیص منابع در حمل و نقل عمومی
  • 63. بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 64. کاهش زمان سفر
  • 65. افزایش رضایت مسافران
  • 66. مدل‌سازی تأثیر عوامل خارجی
  • 67. تغییرات آب و هوایی
  • 68. رویدادهای خاص
  • 69. حوادث غیرمترقبه
  • 70. طراحی توابع پاداش پیچیده
  • 71. پاداش‌های ترکیبی
  • 72. پاداش‌های تأخیری
  • 73. پاداش‌های شرطی
  • 74. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 75. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 76. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 77. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 78. شبکه‌های ترنسفورمر
  • 79. تکنیک‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 80. روش‌های نمونه‌برداری
  • 81. روش‌های مبتنی بر آنتروپی
  • 82. روش‌های مبتنی بر گرادیان
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 84. یادگیری تقویتی با تقابل
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 86. کاهش انتشار آلاینده‌ها
  • 87. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 88. ترویج استفاده از وسایل حمل و نقل پاک
  • 89. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 90. شفافیت الگوریتم‌ها
  • 91. عدالت در تخصیص منابع
  • 92. حریم خصوصی داده‌ها
  • 93. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل عمومی
  • 94. سیستم‌های خودران
  • 95. شهر هوشمند
  • 96. اینترنت اشیاء (IoT) در حمل و نقل
  • 97. تحلیل روندها و پژوهش‌های آینده
  • 98. مسائل باز و چالش‌های پیش رو
  • 99. ارتباط با جامعه علمی و صنعتی
  • 100. پروژه‌های عملی و کاربردی

📚 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.