سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی سیاست‌های حف ظ و بهره‌برداری از منابع

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی سیاست‌های حف ظ و بهره‌برداری از منابع

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 در بهینه‌سازی سیاست‌های حف ظ و بهره‌برداری از منابع

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت منابع طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و هدف‌گذاری
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف تعمیم‌یافته (G-MDP)
  • 7. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 8. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری ارزش (Value Iteration)
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری سیاست (Policy Iteration)
  • 11. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 12. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 13. پیشرفت‌های DQN
  • 14. Actor-Critic Methods
  • 15. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 16. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 17. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 18. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 19. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 20. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 21. تعاملات بین عامل‌ها
  • 22. همکاری و رقابت در MAS
  • 23. بازی‌های پویا و نظریه بازی‌ها
  • 24. تعادل نش در بازی‌های پویا
  • 25. بازی‌های تکراری با اطلاعات ناقص
  • 26. حل مسائل بهینه‌سازی در MAS
  • 27. مسائل تخصیص منابع در MAS
  • 28. مسائل زمان‌بندی در MAS
  • 29. بهینه‌سازی سیاست‌های حف ظ و بهره‌برداری
  • 30. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع آب
  • 31. مدل‌سازی مخازن آب با یادگیری تقویتی
  • 32. بهینه‌سازی عملیات سدها
  • 33. مدیریت تراز آب زیرزمینی
  • 34. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع آب
  • 35. کاربرد در مدیریت منابع شیلات
  • 36. مدل‌سازی جمعیت ماهیان
  • 37. بهینه‌سازی سیاست‌های صید
  • 38. مدیریت پایدار صید
  • 39. کاربرد در مدیریت منابع جنگل
  • 40. مدل‌سازی رشد جنگل
  • 41. بهینه‌سازی سیاست‌های برداشت چوب
  • 42. مدیریت خطر آتش‌سوزی جنگل
  • 43. کاربرد در مدیریت منابع انرژی
  • 44. بهینه‌سازی تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 45. مدیریت شبکه برق هوشمند
  • 46. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 47. کاربرد در مدیریت منابع معدنی
  • 48. بهینه‌سازی استخراج معدن
  • 49. مدیریت پسماند معدنی
  • 50. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل
  • 51. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 52. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 53. بهینه‌سازی مسیردهی
  • 54. کاربرد در رباتیک چندعامله
  • 55. هماهنگی ربات‌ها
  • 56. ناوبری گروهی ربات‌ها
  • 57. یادگیری رفتار گروهی
  • 58. کاربرد در مسائل مالی و اقتصادی
  • 59. بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 60. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 61. مدل‌سازی رفتار معامله‌گران
  • 62. کاربرد در بهداشت و درمان
  • 63. بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی
  • 64. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 65. یادگیری سیاست‌های دارویی
  • 66. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 68. بهینه‌سازی تجربه کاربری
  • 69. کاربرد در امنیت سایبری
  • 70. تشخیص نفوذ در شبکه‌ها
  • 71. پاسخ به حوادث امنیتی
  • 72. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 73. بهینه‌سازی آبیاری و کوددهی
  • 74. مدیریت آفات و بیماری‌ها
  • 75. کاربرد در محیط زیست
  • 76. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 77. بهینه‌سازی سیاست‌های زیست‌محیطی
  • 78. مدیریت آلودگی هوا و آب
  • 79. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده
  • 80. هماهنگی در محاسبات توزیع شده
  • 81. مدیریت منابع در رایانش ابری
  • 82. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی
  • 83. بهینه‌سازی تخصیص پهنای باند
  • 84. مدیریت ازدحام در شبکه‌ها
  • 85. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 87. یادگیری تقویتی با پاداش تأخیری
  • 88. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 89. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 90. هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
  • 92. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 93. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 94. یادگیری تقویتی با پاداش‌های چندگانه
  • 95. یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم‌های پیچیده
  • 96. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MAS
  • 97. ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعامله
  • 98. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 99. مسائل اخلاقی در سیستم‌های هوشمند
  • 100. آینده تحقیقات در یادگیری تقویتی چندعامله

📚 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.