سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی و کنترل تقاضا با MARL در شبکه‌های توزیع

کتاب پیش‌بینی و کنترل تقاضا با MARL در شبکه‌های 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 پیش‌بینی و کنترل تقاضا با MARL در شبکه‌های توزیع

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت پیش‌بینی تقاضای لحظه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع و اهمیت پیش‌بینی تقاضا
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 3. مفهوم عامل (Agent) در MARL
  • 4. محیط (Environment) در MARL
  • 5. پاداش (Reward) و تابع پاداش در MARL
  • 6. فضای حالت (State Space) و فضای عمل (Action Space)
  • 7. یادگیری تقویتی تک عامله (Single-Agent RL)
  • 8. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 9. مدل‌های پایه MARL: بازی‌های هم‌زمان
  • 10. مدل‌های پایه MARL: بازی‌های ترتیبی
  • 11. مدل‌های پایه MARL: بازی‌های غیرهم‌زمان
  • 12. چالش‌های کلیدی در MARL: عدم قطعیت محیط
  • 13. چالش‌های کلیدی در MARL: هماهنگی عامل‌ها
  • 14. چالش‌های کلیدی در MARL: رقابت عامل‌ها
  • 15. چالش‌های کلیدی در MARL: پایداری یادگیری
  • 16. چالش‌های کلیدی در MARL: مقیاس‌پذیری
  • 17. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (RL)
  • 18. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 19. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 20. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic)
  • 21. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 22. کاربرد شبکه‌های عصبی در MARL
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 25. شبکه‌های عصبی حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM) در MARL
  • 26. معماری‌های پایه MARL: Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 27. معماری‌های پایه MARL: Independent Learners
  • 28. معماری‌های پایه MARL: Mean Field RL
  • 29. معرفی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 30. مدل‌های سری زمانی ساده (مانند میانگین متحرک)
  • 31. مدل‌های نمایی هموارسازی (Exponential Smoothing)
  • 32. مدل‌های ARIMA و SARIMA
  • 33. مبانی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 34. مبانی رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی تقاضا
  • 35. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا
  • 36. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 37. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 38. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 39. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 40. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
  • 41. مدل‌سازی تقاضا در شبکه‌های توزیع با MARL
  • 42. پیش‌بینی تقاضای لحظه‌ای با MARL
  • 43. کنترل موجودی با استفاده از MARL
  • 44. بهینه‌سازی تخصیص منابع با MARL
  • 45. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند با MARL
  • 46. شبیه‌سازی رفتار مصرف‌کنندگان با MARL
  • 47. مدل‌سازی تعاملات بین مصرف‌کنندگان با MARL
  • 48. طراحی استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا با MARL
  • 49. مدل‌سازی تاثیر تبلیغات بر تقاضا با MARL
  • 50. پیش‌بینی تقاضا در حضور عوامل خارجی (مانند آب و هوا)
  • 51. پیش‌بینی تقاضا با در نظر گرفتن رویدادهای خاص (مانند تعطیلات)
  • 52. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی تقاضا با MARL
  • 53. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 54. معیارهای ارزیابی: میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 55. معیارهای ارزیابی: ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 56. معیارهای ارزیابی: میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 57. معیارهای ارزیابی: میانگین خطای مطلق درصدی (MAPE)
  • 58. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 59. استفاده از کتابخانه‌های MARL (مانند Ray RLlib, PyMARL)
  • 60. طراحی تابع پاداش مناسب برای پیش‌بینی تقاضا
  • 61. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در MARL
  • 62. روش‌های جمع‌آوری داده برای آموزش مدل‌های MARL
  • 63. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های تقاضا
  • 64. مدل‌سازی داده‌های گمشده در سری‌های زمانی تقاضا
  • 65. بررسی الگوهای فصلی و روند در داده‌های تقاضا
  • 66. تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای پیش‌بینی تقاضا
  • 67. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی مدل
  • 68. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 69. بررسی همبستگی بین متغیرهای مختلف و تقاضا
  • 70. مدل‌سازی تاثیر عوامل اقتصادی بر تقاضا
  • 71. مدل‌سازی تاثیر عوامل اجتماعی بر تقاضا
  • 72. مدل‌سازی رفتار رقبا در پیش‌بینی تقاضا
  • 73. بررسی پدیده‌های غیرخطی در تقاضا
  • 74. مدل‌سازی انحرافات ناگهانی تقاضا
  • 75. بهینه‌سازی زمان‌بندی تولید بر اساس پیش‌بینی تقاضا
  • 76. مدیریت ریسک در زنجیره تامین با MARL
  • 77. کاربرد MARL در پیش‌بینی تقاضا برای محصولات جدید
  • 78. پیش‌بینی تقاضا در بازارهای نوظهور
  • 79. اخلاق در استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 80. حفظ حریم خصوصی داده‌های مصرف‌کنندگان
  • 81. شفافیت در مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 82. مسئولیت‌پذیری در قبال خطاهای پیش‌بینی
  • 83. ملاحظات قانونی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 84. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 86. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)
  • 87. کاربرد GNN در مدل‌سازی شبکه‌های توزیع
  • 88. ترکیب GNN و MARL برای پیش‌بینی تقاضا
  • 89. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 90. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های MARL
  • 91. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 92. آینده پژوهش در MARL برای پیش‌بینی تقاضا
  • 93. مطالعات موردی موفق در استفاده از MARL برای پیش‌بینی تقاضا
  • 94. راهکارهای افزایش دقت پیش‌بینی تقاضا
  • 95. نقش هوش مصنوعی در تحول 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.