سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارتقاء عملکرد سیستم‌های حمل و نقل عمومی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب ارتقاء عملکرد سیستم‌های حمل و نقل عمومی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

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 ارتقاء عملکرد سیستم‌های حمل و نقل عمومی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 4. حالات، اعمال و پاداش‌ها در MDP
  • 5. تابع ارزش و تابع عمل-ارزش
  • 6. روش‌های ارزش‌گذاری و بهینه‌سازی سیاست
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 8. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 11. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 12. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 13. انواع سیستم‌های چندعامله
  • 14. تفاوت MAS با سیستم‌های تک‌عامله
  • 15. تعاملات بین عامل‌ها (Cooperation, Competition, Mixed)
  • 16. بازی‌های هم‌زمان و غیرهم‌زمان
  • 17. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 18. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در MAS
  • 19. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. فضای حالت و عمل ترکیبی بزرگ
  • 21. عدم ایستایی محیط (Non-Stationarity)
  • 22. مسئله هماهنگی و هم‌افزایی
  • 23. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 24. روش‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Decentralized RL)
  • 25. روش‌های یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized RL)
  • 26. روش‌های یادگیری تقویتی متمرکز-توزیع‌شده (CTDE)
  • 27. یادگیری تقویتی مبتنی بر تجمیع (Value Decomposition)
  • 28. VDA2C
  • 29. QMIX
  • 30. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-based RL)
  • 31. MADDPG
  • 32. COMA
  • 33. رویکردهای یادگیری تقویتی برای حمل و نقل عمومی
  • 34. مدل‌سازی سیستم حمل و نقل عمومی به عنوان MAS
  • 35. نمایندگی عامل‌ها در سیستم حمل و نقل (اتوبوس، تاکسی، چراغ راهنمایی)
  • 36. استانداردسازی پلتفرم‌های حمل و نقل عمومی
  • 37. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها
  • 38. بهینه‌سازی مسیرهای اتوبوس با استفاده از MARL
  • 39. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL در تقاطع‌ها
  • 40. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی با عامل‌های هوشمند
  • 41. بهینه‌سازی ظرفیت و تخصیص منابع در حمل و نقل
  • 42. مدیریت تقاضا و پیش‌بینی مسافر با MARL
  • 43. سیستم‌های هوشمند حمل و نقل (ITS) و نقش MARL
  • 44. کاربرد MARL در تاکسی‌های اشتراکی و سرویس‌های آنلاین
  • 45. بهینه‌سازی توزیع تاکسی‌ها در مناطق مختلف
  • 46. مدیریت اضطراری و حوادث در سیستم حمل و نقل با MARL
  • 47. شبیه‌سازی سیستم حمل و نقل عمومی با استفاده از MARL
  • 48. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم حمل و نقل
  • 49. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در حمل و نقل
  • 50. کاهش زمان سفر و تأخیر
  • 51. افزایش ظرفیت و بهره‌وری
  • 52. کاهش مصرف سوخت و آلودگی
  • 53. بهبود رضایت مسافران
  • 54. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL در سیستم‌های واقعی
  • 55. چالش‌های فنی و مهندسی پیاده‌سازی
  • 56. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
  • 57. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در حمل و نقل
  • 58. حریم خصوصی داده‌های مسافران
  • 59. شفافیت و قابلیت تفسیر الگوریتم‌ها
  • 60. استانداردهای فنی و بین‌المللی در ITS
  • 61. آینده‌پژوهی و روندهای نوین در MARL برای حمل و نقل
  • 62. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
  • 63. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و بازگشتی (RNN) در MARL
  • 64. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 65. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 66. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود (Few-shot RL)
  • 67. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌ساز (Simulator-based RL)
  • 68. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی (RL for RL)
  • 69. یادگیری تقویتی تکاملی (Evolutionary RL)
  • 70. یادگیری تقویتی با عامل‌های انسان‌نما (Human-like Agents)
  • 71. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان حمل و نقل هوشمند
  • 72. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی در حمل و نقل عمومی
  • 73. هماهنگی بین حالت‌های مختلف حمل و نقل (Multimodal Transport)
  • 74. سیستم‌های مسیریابی پویا بر اساس داده‌های زنده
  • 75. مدیریت پارکینگ هوشمند با استفاده از MARL
  • 76. کاربرد MARL در ارتقاء ایمنی ترافیک
  • 77. پیش‌بینی و جلوگیری از تصادفات با MARL
  • 78. بهینه‌سازی خدمات تحویل کالا با وسایل نقلیه خودران
  • 79. مدل‌سازی رفتار مسافران با استفاده از MARL
  • 80. نقش هوش مصنوعی مولد در ارتقاء سیستم‌های حمل و نقل
  • 81. مبانی یادگیری عمیق برای MARL
  • 82. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 83. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها
  • 84. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 86. کاربرد CNN در پردازش داده‌های تصویری ترافیک
  • 87. کاربرد RNN در پردازش داده‌های سری زمانی حمل و نقل
  • 88. مبانی یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 89. الگوریتم‌های DQN و Double DQN
  • 90. الگوریتم‌های DDPG و TD3
  • 91. الگوریتم‌های PPO و A2C
  • 92. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق برای MAS
  • 93. شبکه‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 94. مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) در MARL
  • 95. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
  • 96. یادگیری تقویتی با همکاری و رقابت ضمنی
  • 97. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های حمل و نقل
  • 98. ارزیابی ریسک و تحمل‌پذیری خطا در MARL
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 100. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری برای 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.