سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل

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 پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. پاداش و تابع ارزش
  • 5. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. همکاری و رقابت در MARL
  • 17. مدل‌های عامل‌های مستقل
  • 18. مدل‌های عامل‌های متمرکز
  • 19. مدل‌های عامل‌های نیمه‌متمرکز
  • 20. پلتفرم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. کتابخانه‌ها و ابزارهای MARL
  • 22. کاربرد MARL در پیش‌بینی تقاضا
  • 23. مدل‌سازی تقاضای حمل و نقل
  • 24. عوامل مؤثر بر تقاضای حمل و نقل
  • 25. داده‌های تاریخی تقاضا
  • 26. ویژگی‌های مکانی و زمانی
  • 27. مدل‌های سنتی پیش‌بینی تقاضا
  • 28. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 29. سری‌های زمانی کلاسیک
  • 30. مدل‌های مبتنی بر ماشین لرنینگ
  • 31. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 32. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 33. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 34. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward)
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سری‌های زمانی
  • 36. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 37. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 38. مقایسه مدل‌های سنتی و یادگیری عمیق
  • 39. کاربرد MARL در پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 40. تعریف مسئله پیش‌بینی تقاضا به عنوان یک مسئله MARL
  • 41. طراحی محیط برای پیش‌بینی تقاضا
  • 42. تعریف عامل‌ها (مثلاً ناوگان حمل و نقل)
  • 43. تعریف حالت (State) برای عامل‌ها
  • 44. تعریف عمل (Action) برای عامل‌ها
  • 45. تعریف تابع پاداش (Reward)
  • 46. طراحی تابع پاداش برای پیش‌بینی دقیق تقاضا
  • 47. بهینه‌سازی تخصیص منابع حمل و نقل
  • 48. یادگیری سیاست برای تخصیص بهینه
  • 49. الگوریتم‌های MARL برای پیش‌بینی تقاضا
  • 50. یادگیری Q-learning در محیط چندعامله
  • 51. تکنیک‌های Actor-Critic در MARL
  • 52. الگوریتم‌های MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 53. الگوریتم‌های QMIX
  • 54. الگوریتم‌های VDN (Value Decomposition Networks)
  • 55. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 56. چارچوب‌های پیاده‌سازی MARL (مانند PettingZoo, RLlib)
  • 57. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش MARL
  • 58. پیش‌پردازش داده‌های تقاضا
  • 59. ایجاد سناریوهای شبیه‌سازی
  • 60. آموزش عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی شده
  • 61. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
  • 62. معیارهای ارزیابی پیش‌بینی تقاضا
  • 63. مقایسه با مدل‌های پایه
  • 64. تحلیل حساسیت و پایداری مدل
  • 65. بهبود و تنظیم پارامترهای مدل MARL
  • 66. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 67. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 68. یادگیری تقویتی از طریق نظارت (Supervised RL)
  • 69. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 70. پیش‌بینی تقاضای لحظه‌ای
  • 71. بهینه‌سازی مسیرها با توجه به تقاضا
  • 72. مدیریت ناوگان حمل و نقل هوشمند
  • 73. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 74. نقش MARL در آینده حمل و نقل
  • 75. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در MARL
  • 76. امنیت سیستم‌های حمل و نقل مبتنی بر MARL
  • 77. محدودیت‌ها و چالش‌های آینده MARL
  • 78. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 79. مقالات پژوهشی مرتبط با MARL و حمل و نقل
  • 80. منابع علمی معتبر در حوزه یادگیری تقویتی
  • 81. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 84. یادگیری تقویتی با استنتاج علت و معلولی
  • 85. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 86. مدیریت تقاضای حمل و نقل در شهرهای هوشمند
  • 87. شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده حمل و نقل
  • 88. طراحی سیستم‌های حمل و نقل پایدار با MARL
  • 89. تحلیل اقتصادی تقاضای حمل و نقل با رویکرد MARL
  • 90. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل با در نظر گرفتن عوامل اقتصادی
  • 91. تأثیر تغییرات اقلیمی بر تقاضای حمل و نقل و مدل‌سازی آن

📚 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.