سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و پاسخگویی به بار شبکه توزیع

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و پاسخگویی به بار شبکه توزیع

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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و پاسخگویی به بار شبکه توزیع

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با بار پویا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف تصمیم‌گیری
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 15. انواع محیط‌های MARL
  • 16. مدل‌های عامل‌های در MARL
  • 17. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 18. یادگیری عامل‌های همکار
  • 19. یادگیری عامل‌های رقیب
  • 20. یادگیری عامل‌های مختلط
  • 21. تکنیک‌های یادگیری در MARL
  • 22. آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز
  • 23. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 24. شبکه‌های توزیع برق: ساختار و عملکرد
  • 25. مفاهیم بار شبکه توزیع
  • 26. تحلیل بار شبکه توزیع
  • 27. پیش‌بینی بار شبکه توزیع
  • 28. روش‌های سنتی پیش‌بینی بار
  • 29. مدل‌های آماری برای پیش‌بینی بار
  • 30. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بار
  • 31. اهمیت پیش‌بینی دقیق بار
  • 32. چالش‌های پیش‌بینی بار در شبکه‌های توزیع
  • 33. پاسخگویی به بار در شبکه‌های توزیع
  • 34. مدیریت تقاضا (Demand Response)
  • 35. نقش یادگیری تقویتی در پاسخگویی به بار
  • 36. کاربرد MARL در پیش‌بینی بار
  • 37. مدل‌سازی عامل‌های پیش‌بینی بار
  • 38. یادگیری سیاست‌های پیش‌بینی بار
  • 39. کاربرد MARL در مدیریت پاسخگویی به بار
  • 40. طراحی عامل‌های مدیریت تقاضا
  • 41. هماهنگی بین عامل‌های پاسخگویی به بار
  • 42. بهینه‌سازی عملیات شبکه توزیع با MARL
  • 43. کنترل ولتاژ و توان راکتیو با MARL
  • 44. مدیریت منابع انرژی توزیع‌شده (DERs) با MARL
  • 45. ادغام DERs در شبکه‌های توزیع
  • 46. بهینه‌سازی موقعیت و ظرفیت DERs
  • 47. تثبیت شبکه با استفاده از MARL
  • 48. شناسایی و پیش‌بینی اختلالات شبکه
  • 49. واکنش سریع به اختلالات شبکه
  • 50. سیستم‌های توزیع هوشمند (Smart Grids)
  • 51. اینترنت اشیاء (IoT) در شبکه‌های توزیع
  • 52. نقش MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 53. امنیت سایبری در شبکه‌های توزیع با MARL
  • 54. تشخیص نفوذ و حملات سایبری
  • 55. مدل‌سازی حملات سایبری با عامل‌ها
  • 56. مقابله با حملات سایبری با عامل‌های دفاعی
  • 57. شبکه‌های توزیع با منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 58. تأثیر منابع تجدیدپذیر بر پایداری شبکه
  • 59. پیش‌بینی تولید منابع تجدیدپذیر
  • 60. هماهنگی منابع تجدیدپذیر با MARL
  • 61. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 62. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 63. یادگیری تقویتی با فضای حالت پیوسته
  • 64. یادگیری تقویتی با فضای عمل پیوسته
  • 65. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 66. الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 67. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 68. QMIX (Q-learning mixing)
  • 69. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 70. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 71. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
  • 72. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 73. مطالعات موردی کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع
  • 74. شبیه‌سازی پیشرفته سناریوهای شبکه
  • 75. تحلیل نتایج شبیه‌سازی‌ها
  • 76. پیاده‌سازی مدل‌های MARL در سیستم‌های واقعی
  • 77. چالش‌های عملی پیاده‌سازی MARL
  • 78. آینده پژوهی در کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع
  • 79. پژوهش‌های نوظهور در MARL
  • 80. توسعه الگوریتم‌های جدید MARL
  • 81. کاربردهای گسترده‌تر MARL در صنعت برق
  • 82. اخلاق و ملاحظات در کاربرد هوش مصنوعی در شبکه‌های توزیع

📚 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.