سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل عملکرد الگوریتم‌های MARL در شرایط بار متغیر

کتاب تحلیل عملکرد الگوریتم‌های MARL در شرایط بار متغیر

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 تحلیل عملکرد الگوریتم‌های MARL در شرایط بار متغیر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت مدیریت اوج مصرف

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عامل و محیط در RL
  • 4. حالت، عمل و پاداش
  • 5. تابع ارزش و سیاست
  • 6. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری Q
  • 8. یادگیری Q ساده
  • 9. یادگیری Q با جدول
  • 10. یادگیری Q با شبکه‌های عصبی (DQN)
  • 11. بهینه‌سازی DQN
  • 12. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 13. مفاهیم Actor-Critic
  • 14. الگوریتم A2C
  • 15. الگوریتم A3C
  • 16. الگوریتم DDPG
  • 17. الگوریتم TD3
  • 18. الگوریتم SAC
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 20. چالش‌های MARL
  • 21. عدم ایستایی محیط
  • 22. ناسازگاری عامل‌ها
  • 23. مشکل عامل‌های غیرفعال
  • 24. مشکل عامل‌های مخرب
  • 25. رویکردهای کلی در MARL
  • 26. مدل‌سازی محیط مشترک
  • 27. مدل‌سازی محیط مجزا
  • 28. مدل‌سازی عامل‌های همکار
  • 29. مدل‌سازی عامل‌های رقیب
  • 30. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 31. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 32. QMIX
  • 33. QTRAN
  • 34. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 35. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 36. SUMG (State-Action-Reward-State-Action)
  • 37. IQL (Independent Q-Learning)
  • 38. DEA (Decentralized Execution, Centralized Training)
  • 39. CEE (Centralized Execution, Decentralized Training)
  • 40. دینامیک سیستم و مدل‌سازی بار
  • 41. شناخت دینامیک سیستم
  • 42. مدل‌سازی بار متغیر
  • 43. پیش‌بینی بار
  • 44. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی بار
  • 45. مدل‌های آماری برای پیش‌بینی بار
  • 46. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بار
  • 47. تأثیر بار متغیر بر عملکرد سیستم
  • 48. تأثیر بار متغیر بر مصرف انرژی
  • 49. تأثیر بار متغیر بر پایداری سیستم
  • 50. تأثیر بار متغیر بر بهینه‌سازی منابع
  • 51. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در شرایط بار متغیر
  • 52. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 53. شاخص‌های پایداری سیستم
  • 54. شاخص‌های مصرف انرژی
  • 55. شاخص‌های بهینه‌سازی منابع
  • 56. مطالعات موردی در کاربرد MARL برای مدیریت بار
  • 57. سیستم‌های توزیع انرژی هوشمند
  • 58. شبکه‌های مخابراتی
  • 59. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 60. رباتیک توزیع‌شده
  • 61. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL
  • 62. انتخاب معماری شبکه عصبی
  • 63. تنظیم ابرپارامترها
  • 64. روش‌های شبیه‌سازی
  • 65. ابزارهای شبیه‌سازی MARL
  • 66. بررسی محدودیت‌های الگوریتم‌های MARL در شرایط بار متغیر
  • 67. حساسیت به تنظیمات
  • 68. نیاز به داده‌های زیاد
  • 69. مشکلات مقیاس‌پذیری
  • 70. آینده پژوهی در MARL برای مدیریت بار
  • 71. یادگیری تقویتی عمیق برای MARL
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مصنوعی
  • 74. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 75. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال
  • 76. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 77. کاربرد MARL در مدیریت شبکه‌های توزیع برق
  • 78. کاربرد MARL در هماهنگی وسایل نقلیه خودران
  • 79. کاربرد MARL در مدیریت منابع در مراکز داده
  • 80. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 81. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک شهری
  • 82. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های آبیاری هوشمند
  • 83. کاربرد MARL در تخصیص منابع در شبکه‌های ابری
  • 84. کاربرد MARL در مدیریت سیستم‌های تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 85. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 86. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان رباتیک
  • 87. کاربرد MARL در هماهنگی پهپادها
  • 88. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 89. کاربرد MARL در مدیریت منابع در سیستم‌های انرژی خانگی
  • 90. کاربرد MARL در بهینه‌سازی عملکرد باتری‌ها
  • 91. کاربرد MARL در مدیریت سیستم‌های تولید همزمان
  • 92. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در ایستگاه‌های شارژ خودروهای برقی
  • 93. کاربرد MARL در مدیریت منابع در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 94. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های گرمایش و سرمایش
  • 95. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در مزارع بادی
  • 96. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های روشنایی هوشمند
  • 97. کاربرد MARL در مدیریت منابع در شبکه‌های ارتباطی نسل پنجم (5G)
  • 98. کاربرد MARL در بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های خنک‌کننده
  • 99. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در سیستم‌های فتوولتائیک
  • 100. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در تجهیزات صنعتی

📚 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.