سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل ملی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله عمیق

کتاب بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل ملی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله عمیق

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 بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل ملی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله عمیق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های حمل و نقل ملی
  • 2. مبانی نظری بهینه‌سازی در سیستم‌های پیچیده
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 6. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
  • 7. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 8. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 9. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 10. تکنیک‌های بازیابی و نمایش حالت در شبکه‌های حمل و نقل
  • 11. مدل‌سازی تقاضای حمل و نقل با یادگیری عمیق
  • 12. پیش‌بینی جریان ترافیک با مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 13. مدل‌سازی رفتار رانندگان به عنوان عاملین در MARL
  • 14. مدل‌سازی تعاملات بین وسایل نقلیه
  • 15. بهینه‌سازی سیگنال‌های راهنمایی و رانندگی با MARL
  • 16. مدیریت هوشمند تقاطع‌ها
  • 17. سیستم‌های مدیریت ترافیک در مقیاس شهری
  • 18. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 19. نقش MARL در بهینه‌سازی زمان سفر
  • 20. کاهش ازدحام با رویکردهای یادگیری تقویتی
  • 21. بهینه‌سازی مسیریابی وسایل نقلیه عمومی
  • 22. مدیریت ناوگان حمل و نقل با MARL
  • 23. بهینه‌سازی تخصیص منابع حمل و نقل
  • 24. مدل‌سازی تأثیر رویدادهای غیرمنتظره بر شبکه حمل و نقل
  • 25. مدیریت بحران در شبکه‌های حمل و نقل
  • 26. بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین با MARL
  • 27. حمل و نقل کالا و بهینه‌سازی مسیرها
  • 28. بهینه‌سازی حمل و نقل ریلی
  • 29. بهینه‌سازی حمل و نقل دریایی
  • 30. بهینه‌سازی حمل و نقل هوایی
  • 31. مدیریت و بهینه‌سازی بنادر
  • 32. بهینه‌سازی خطوط پروازی
  • 33. مدل‌سازی و بهینه‌سازی حمل و نقل شهری مبتنی بر تقاضا
  • 34. بهینه‌سازی سیستم‌های اشتراک خودرو
  • 35. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 36. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 37. کاهش آلودگی هوا با بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 38. اثرات اقتصادی بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 39. تحلیل هزینه-فایده رویکردهای MARL
  • 40. پیاده‌سازی MARL در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 41. شبیه‌سازهای حمل و نقل و کاربرد آن‌ها
  • 42. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 43. معیارهای ارزیابی در بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 44. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 45. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق بدون عامل (Model-free Deep RL)
  • 46. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر مدل (Model-based Deep RL)
  • 47. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized MARL)
  • 48. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized MARL)
  • 49. یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز (Partially Centralized MARL)
  • 50. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 51. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری از طریق همکاری
  • 52. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری از طریق رقابت
  • 53. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری ترکیبی
  • 54. بهینه‌سازی سیاست‌های حمل و نقل با استفاده از MARL
  • 55. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در حوزه حمل و نقل
  • 56. نقش فناوری اطلاعات در بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 57. امنیت در شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 58. حریم خصوصی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 59. توسعه پایدار و حمل و نقل سبز
  • 60. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 61. بهینه‌سازی زیرساخت‌های شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 62. مدل‌سازی و بهینه‌سازی حمل و نقل اضطراری
  • 63. سیستم‌های هشدار و پاسخ سریع در حمل و نقل
  • 64. بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل در شرایط خاص (مانند رویدادهای بزرگ)
  • 65. نقش MARL در حمل و نقل ریلی شهری
  • 66. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها
  • 67. مدیریت تداخلات در شبکه‌های ریلی
  • 68. بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی درون‌شهری
  • 69. مدیریت تقاضای حمل و نقل عمومی
  • 70. کاربرد MARL در بهینه‌سازی پارکینگ
  • 71. سیستم‌های پارکینگ هوشمند
  • 72. بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل شهری
  • 73. مدل‌سازی پویایی شبکه‌های حمل و نقل
  • 74. تحلیل حساسیت و عدم قطعیت در مدل‌های MARL
  • 75. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 77. انتقال یادگیری در MARL برای شبکه‌های حمل و نقل
  • 78. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده
  • 79. یادگیری تقویتی با عامل‌های ثابت
  • 80. ملاحظات اخلاقی در کاربرد MARL در حمل و نقل
  • 81. آینده پژوهی در بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 82. مطالعات موردی در ایران: بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل شهری
  • 83. مطالعات موردی در ایران: بهینه‌سازی لجستیک ملی
  • 84. نقش نهادهای دولتی در پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل
  • 85. چالش‌های فنی و عملیاتی پیاده‌سازی MARL
  • 86. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 87. استانداردهای داده و ارتباطات در حمل و نقل هوشمند
  • 88. آموزش و توسعه مهارت‌ها در حوزه MARL و حمل و نقل
  • 89. همکاری‌های علمی و صنعتی در توسعه MARL حمل و نقل
  • 90. تحلیل داده‌های بزرگ در شبکه‌های حمل و نقل
  • 91. استفاده از داده‌های حسگرها و موبایل در MARL
  • 92. بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل با رویکردی جامع
  • 93. مدیریت ترافیک در ساعات اوج مصرف
  • 94. بهینه‌سازی جریان عابر پیاده و دوچرخه‌سوار
  • 95. نقش MARL در حمل و نقل پایدار و سبز
  • 96. کاربرد MARL در بهینه‌سازی حمل و نقل هوشمند و خودران
  • 97. مدل‌سازی و بهینه‌سازی تعامل انسان و ماشین در حمل و نقل
  • 98. برنامه‌ریزی بلندمدت زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 99. ارزیابی تأثیر سیاست‌های حمل و نقل بر شبکه

📚 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.