سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی ترافیک و حمل و نقل هوشمند

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی ترافیک و حمل و نقل هوشمند

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 ترافیک و حمل و نقل هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآینده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های همکاری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. مدل‌های رقابتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. یادگیری تقویتی ترکیبی (Cooperative-Competitive)
  • 7. فضای حالت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. فضای عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی استاندارد
  • 11. Q-Learning برای عاملان منفرد
  • 12. Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. Policy Gradients
  • 14. Actor-Critic Methods
  • 15. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ترافیک
  • 16. مدل‌های شبیه‌سازی ترافیک
  • 17. مفاهیم اساسی حمل و نقل هوشمند
  • 18. سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند
  • 19. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 20. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 21. کنترل ترافیک در تقاطع‌های منفرد
  • 22. کنترل ترافیک در شبکه‌های ترافیکی
  • 23. بهینه‌سازی جریان ترافیک در بزرگراه‌ها
  • 24. مدیریت تقاضای ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 25. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 26. تخصیص منابع در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 27. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های حمل و نقل
  • 28. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی و یادگیری تقویتی
  • 29. وسایل نقلیه خودران و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودران
  • 31. برنامه‌ریزی حرکت برای وسایل نقلیه خودران
  • 32. مدیریت پارکنیگ هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 33. بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی
  • 34. برنامه‌ریزی خطوط اتوبوس با یادگیری تقویتی
  • 35. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 36. سیستم‌های پرداخت عوارض هوشمند
  • 37. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها و متروها
  • 38. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت حوادث ترافیکی
  • 39. پیشگیری از تصادفات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 40. سیستم‌های هشدار دهنده ترافیکی هوشمند
  • 41. اثرات عوامل محیطی بر ترافیک
  • 42. مدل‌سازی تعاملات پیچیده ترافیکی
  • 43. یادگیری تقویتی عمیق برای کنترل ترافیک
  • 44. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مقاوم
  • 45. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 46. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 47. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 48. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی محیط
  • 50. یادگیری تقویتی بدون مدل محیط
  • 51. مدل‌های چندعامله برای مدیریت ترافیک شهری
  • 52. بهینه‌سازی همزمان چندین چراغ راهنمایی
  • 53. هماهنگی بین تقاطع‌ها در یک شبکه
  • 54. مدیریت ترافیک در شرایط اضطراری
  • 55. کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 56. شبیه‌سازی سناریوهای مختلف ترافیکی
  • 57. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 58. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 59. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 60. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 61. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حسگر ترافیک
  • 62. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 63. تأثیر عوامل انسانی بر رفتار ترافیکی
  • 64. مدل‌سازی رفتار رانندگان با یادگیری تقویتی
  • 65. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک عابر پیاده
  • 67. بهینه‌سازی زمان‌بندی پل‌های عابر پیاده
  • 68. سیستم‌های اطلاعات ترافیکی پویا
  • 69. مدیریت ترافیک در رویدادهای بزرگ
  • 70. استفاده از داده‌های کلان در یادگیری تقویتی ترافیک
  • 71. یادگیری تقویتی برای شهرهای هوشمند
  • 72. بهینه‌سازی حمل و نقل بار و لجستیک
  • 73. مدیریت مسیر برای وسایل نقلیه باربری
  • 74. سیستم‌های تحویل خودکار با یادگیری تقویتی
  • 75. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پارکینگ خودکار
  • 76. هماهنگی بین وسایل نقلیه و زیرساخت‌ها
  • 77. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حمل و نقل انعطاف‌پذیر
  • 78. مدیریت ترافیک در زمان اوج مصرف
  • 79. بهینه‌سازی مصرف سوخت با یادگیری تقویتی
  • 80. سیستم‌های تاکسی هوشمند و یادگیری تقویتی
  • 81. بهینه‌سازی زمان‌بندی سرویس‌های حمل و نقل
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تصادفات
  • 83. مدیریت ترافیک در مناطق شهری پرتراکم
  • 84. بهینه‌سازی جریان ترافیک در تونل‌ها
  • 85. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل ایمن
  • 86. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی ترافیک
  • 87. امنیت داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 89. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوشمند
  • 90. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انرژی در وسایل نقلیه الکتریکی
  • 91. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل اضطراری
  • 93. بهینه‌سازی زمان‌بندی خدمات اورژانس
  • 94. مدیریت ترافیک در زمان بحران‌های طبیعی
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ترافیک هوایی
  • 96. مدیریت مسیر پرواز با یادگیری تقویتی
  • 97. بهینه‌سازی زمان‌بندی پروازها
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی در ترافیک دریایی
  • 99. مدیریت مسیر کشتی‌ها
  • 100. بهینه‌سازی زمان‌بندی حرکت کشتی‌ها

📚 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.