کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایشی

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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایشی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایشی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر سیستم های گرمایشی و بهینه سازی انرژی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی: مفاهیم کلیدی
  • 3. یادگیری تقویتی تک عامله: الگوریتم های پایه
  • 4. مدل های یادگیری تقویتی: مارکوف تصمیم گیری (MDP)
  • 5. پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 6. فرایند یادگیری: کاوش و بهره برداری
  • 7. الگوریتم های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 8. الگوریتم های یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 9. الگوریتم های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل: Dynamic Programming
  • 10. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL): ترکیب شبکه های عصبی
  • 11. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 12. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 13. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 15. چالش های کلیدی در MARL: عدم ایستایی محیط
  • 16. چالش های کلیدی در MARL: پیچیدگی فضای حالت-عمل
  • 17. چالش های کلیدی در MARL: هماهنگی و رقابت عامل ها
  • 18. مدل های ارتباطی بین عامل ها در MARL
  • 19. رویکردهای هماهنگی در MARL
  • 20. رویکردهای رقابتی در MARL
  • 21. رویکردهای ترکیبی در MARL
  • 22. معرفی سیستم های گرمایشی ساختمان
  • 23. اجزای اصلی سیستم های گرمایشی
  • 24. انواع سیستم های گرمایشی (مرکزی، موضعی)
  • 25. اصول انتقال حرارت در سیستم های گرمایشی
  • 26. بازده انرژی در سیستم های گرمایشی
  • 27. استانداردهای مصرف انرژی در ساختمان
  • 28. نقش هوشمندسازی در بهینه سازی گرمایش
  • 29. مفاهیم پایه در بهینه سازی سیستم های گرمایشی
  • 30. اهداف بهینه سازی: کاهش مصرف انرژی
  • 31. اهداف بهینه سازی: افزایش راحتی ساکنین
  • 32. اهداف بهینه سازی: کاهش هزینه ها
  • 33. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم گرمایشی
  • 34. مدل سازی ریاضی سیستم های گرمایشی
  • 35. مدل سازی دینامیکی سیستم گرمایشی
  • 36. پارامترهای ورودی مدل سیستم گرمایشی
  • 37. پارامترهای خروجی مدل سیستم گرمایشی
  • 38. اثرات شرایط محیطی بر سیستم گرمایشی
  • 39. مدل سازی رفتار ساکنین در سیستم گرمایشی
  • 40. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم گرمایشی
  • 41. تعریف مسئله کنترل گرمایش به عنوان یک مسئله RL
  • 42. تعریف فضای حالت برای سیستم گرمایشی
  • 43. تعریف فضای عمل برای سیستم گرمایشی
  • 44. تعریف تابع پاداش برای سیستم گرمایشی
  • 45. طراحی عامل RL برای کنترل گرمایش
  • 46. پیاده سازی الگوریتم Q-Learning برای گرمایش
  • 47. پیاده سازی الگوریتم SARSA برای گرمایش
  • 48. پیاده سازی Deep Q-Network (DQN) برای گرمایش
  • 49. استفاده از CNN برای پردازش داده های سنسورها
  • 50. استفاده از RNN برای مدل سازی دینامیک سیستم
  • 51. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل گرمایش ساختمان
  • 52. مدل سازی یک ساختمان با چندین منطقه گرمایشی
  • 53. هر منطقه به عنوان یک عامل مستقل
  • 54. مدل سازی تعامل بین عامل های گرمایشی
  • 55. طراحی تابع پاداش مشترک برای عامل ها
  • 56. طراحی تابع پاداش توزیع شده برای عامل ها
  • 57. استفاده از الگوریتم های MARL برای هماهنگی
  • 58. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 59. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 60. الگوریتم QMIX (Q-learning for cooperative multi-agent systems)
  • 61. پیاده سازی MARL برای کنترل بهینه گرمایش
  • 62. شبیه سازی سیستم گرمایشی با عامل های MARL
  • 63. ارزیابی عملکرد عامل های MARL در کنترل گرمایش
  • 64. مقایسه عملکرد MARL با RL تک عامله
  • 65. مقایسه عملکرد MARL با روش های کنترلی سنتی
  • 66. مدیریت مصرف انرژی در سیستم های گرمایشی با MARL
  • 67. بهبود راحتی ساکنین با استفاده از MARL
  • 68. کاربرد MARL در ساختمان های هوشمند
  • 69. چالش های عملیاتی پیاده سازی MARL در سیستم های واقعی
  • 70. امنیت در سیستم های هوشمند گرمایشی
  • 71. ملاحظات اقتصادی در پیاده سازی MARL
  • 72. پروتکل های ارتباطی برای سیستم های گرمایشی هوشمند
  • 73. استانداردهای ارتباطی در ساختمان های هوشمند
  • 74. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در ساختمان
  • 75. آینده پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 76. کاربردهای پیشرفته MARL در مدیریت انرژی
  • 77. تکنیک های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی با محدودیت های ایمنی
  • 79. سیستم های گرمایشی پایدار و دوستدار محیط زیست
  • 80. نقش MARL در کاهش انتشار گازهای گلخانه ای
  • 81. ملاحظات طراحی سیستم های گرمایشی با رویکرد MARL
  • 82. ارزیابی ریسک در پیاده سازی سیستم های هوشمند
  • 83. توسعه ابزارهای شبیه سازی پیشرفته برای MARL
  • 84. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی برای سیستم های هوشمند
  • 85. ملاحظات حقوقی و قراردادی در سیستم های هوشمند
  • 86. نقش نهادهای نظارتی در توسعه فناوری های هوشمند
  • 87. راهکارهای افزایش پذیرش عمومی فناوری های هوشمند
  • 88. آخرین دستاوردها در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. تحلیل روندها و پیش بینی آینده MARL در سیستم های گرمایشی

📚 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.