سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های حمل و نقل کلان

کتاب یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای شبکه‌های حمل و نقل کلان

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 توزیع‌شده برای شبکه‌های حمل و نقل کلان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 2. مبانی شبکه‌های حمل و نقل کلان
  • 3. مدل‌سازی دینامیک سیستم‌های حمل و نقل
  • 4. پویایی‌شناسی شبکه‌های حمل و نقل
  • 5. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 6. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 7. توابع پاداش و سیاست‌ها
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه (Q-learning)
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 10. کاربرد یادگیری تقویتی در مسیریابی
  • 11. بهینه‌سازی جریان ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 12. مدل‌سازی تصمیم‌گیری رانندگان
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های مکانی
  • 15. یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 16. مفاهیم هماهنگی و رقابت در MARL
  • 17. چالش‌های هماهنگی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 18. الگوریتم‌های MARL برای مسیریابی مشترک
  • 19. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (DDRL)
  • 20. معماری‌های DDRL
  • 21. تکنیک‌های ارتباط بین عامل‌ها
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized training, Decentralized execution)
  • 23. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل یادگیرنده (Learning to communicate)
  • 24. یادگیری تقویتی برای مدیریت تقاضا
  • 25. پیش‌بینی رفتار کاربران در سیستم‌های حمل و نقل
  • 26. بهینه‌سازی پارکینگ با DDRL
  • 27. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 28. برنامه‌ریزی مسیر برای وسایل نقلیه خودران
  • 29. تخصیص منابع در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 30. شبکه‌های حمل و نقل عمومی و DDRL
  • 31. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها
  • 32. مدیریت تقاطع‌های هوشمند
  • 33. یادگیری تقویتی برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 34. تشخیص و پیش‌بینی تصادفات
  • 35. کاربرد DDRL در کاهش ازدحام
  • 36. مدل‌سازی عدم قطعیت در شبکه‌های حمل و نقل
  • 37. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust RL)
  • 38. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 39. یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 40. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 41. تضمین ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل مبتنی بر DDRL
  • 42. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های DDRL
  • 43. معیارهای ارزیابی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 44. شبیه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 45. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی (SUMO, NS-3)
  • 46. جمع‌آوری و پردازش داده‌های ترافیک
  • 47. داده‌های واقعی ترافیک و کاربرد آن‌ها
  • 48. چالش‌های عملیاتی DDRL در دنیای واقعی
  • 49. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی حمل و نقل
  • 50. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل
  • 51. امنیت سایبری در شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 52. قوانین و مقررات مرتبط با حمل و نقل هوشمند
  • 53. استانداردهای ارتباطی در حمل و نقل هوشمند
  • 54. شبکه‌های ۵G و تأثیر آن بر DDRL
  • 55. اینترنت اشیاء (IoT) در حمل و نقل
  • 56. تحلیل داده‌های حسگرها در شبکه‌های حمل و نقل
  • 57. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 58. کاهش آلودگی هوا با DDRL
  • 59. مدیریت اضطراری در شبکه‌های حمل و نقل
  • 60. یادگیری تقویتی برای پاسخ به بلایای طبیعی
  • 61. شبکه‌های حمل و نقل پایدار
  • 62. مفاهیم اقتصاد حمل و نقل
  • 63. مدل‌سازی هزینه‌های خارجی ترافیک
  • 64. یادگیری تقویتی برای سیاست‌گذاری حمل و نقل
  • 65. تصمیم‌گیری در شرایط عدم اطمینان بالا
  • 66. یادگیری تقویتی تطبیقی (Adaptive RL)
  • 67. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زیرساخت‌ها
  • 68. مدیریت عمر مفید زیرساخت‌ها
  • 69. پیش‌بینی نیازهای آینده حمل و نقل
  • 70. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل اشتراکی (Mobility as a Service)
  • 71. مدل‌سازی پلتفرم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 72. بهینه‌سازی خدمات تحویل کالا
  • 73. کاربرد DDRL در لجستیک هوشمند
  • 74. مدیریت زنجیره تأمین با DDRL
  • 75. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انبارداری
  • 76. شبکه‌های حمل و نقل شهری و روستایی
  • 77. مقایسه DDRL با روش‌های سنتی بهینه‌سازی
  • 78. روش‌های بهینه‌سازی ریاضی در حمل و نقل
  • 79. بهینه‌سازی ترکیبی (Hybrid Optimization)
  • 80. یادگیری عمیق در پیش‌بینی ترافیک
  • 81. مدل‌سازی رفتار گروهی در ترافیک
  • 82. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامترهای ترافیکی
  • 83. اهمیت داده‌های مکانی-زمانی
  • 84. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی در حمل و نقل
  • 85. کاربرد واقعیت افزوده در حمل و نقل
  • 86. یادگیری تقویتی برای هدایت کاربران
  • 87. مدیریت اطلاعات در لحظه در شبکه‌های حمل و نقل
  • 88. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده برای حمل و نقل
  • 89. ملاحظات پیاده‌سازی DDRL در مقیاس بزرگ
  • 90. تست و اعتبارسنجی مدل‌های DDRL
  • 91. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر رویداد
  • 92. کاربرد DDRL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در وسایل نقلیه
  • 93. مدیریت شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 94. بهینه‌سازی مسیر برای وسایل نقلیه اضطراری
  • 95. یادگیری تقویتی برای مدیریت رویدادهای خاص (مانند مسابقات ورزشی)
  • 96. تحلیل تأثیر عوامل محیطی بر ترافیک
  • 97. مدل‌سازی پویایی‌های اجتماعی در حمل و نقل
  • 98. یادگیری تقویتی برای توسعه شهری پایدار
  • 99. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 100. نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی توزیع‌شده

📚 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.