کتاب بهینه‌سازی خودکار مدیریت انرژی در مقیاس صنعتی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

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 بهینه‌سازی خودکار مدیریت انرژی در مقیاس صنعتی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع تجدیدپذیر در مقیاس صنعتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت انرژی در صنایع
  • 2. اصول اولیه بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی
  • 4. مفهوم عامل و عاملیت در یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی پایه (Q-Learning, SARSA)
  • 7. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 8. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 9. پاداش و حالت در MDP
  • 10. اپیزودها و یادگیری در محیط‌های پویا
  • 11. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. چالش‌های اصلی در MARL
  • 14. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 15. فضای حالت و عمل مشترک در MARL
  • 16. مدل‌های استاندارد MARL
  • 17. تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در MARL
  • 18. تعادل نش و کاربرد آن در هماهنگی عامل‌ها
  • 19. بازی‌های جمعی و سهم هر عامل
  • 20. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی/عامل‌های محیطی (CTDE)
  • 21. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی
  • 22. یادگیری مبتنی بر عامل محیطی
  • 23. آموزش عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 24. شبیه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی صنعتی
  • 25. مدل‌سازی مصرف انرژی در تجهیزات صنعتی
  • 26. شناسایی الگوهای مصرف انرژی
  • 27. پیش‌بینی بار مصرفی انرژی
  • 28. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی بار
  • 29. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های حرارتی
  • 30. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های برودتی
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی در موتورهای الکتریکی
  • 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی در فرآیندهای شیمیایی
  • 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های روشنایی
  • 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های تهویه
  • 35. نقش حسگرها در جمع‌آوری داده‌های انرژی
  • 36. معماری سیستم‌های هوشمند مدیریت انرژی
  • 37. مؤلفه‌های اصلی یک سیستم MARL برای مدیریت انرژی
  • 38. طراحی تابع پاداش در MARL مدیریت انرژی
  • 39. پاداش‌های مبتنی بر کاهش مصرف
  • 40. پاداش‌های مبتنی بر پایداری شبکه
  • 41. پاداش‌های ترکیبی
  • 42. طراحی فضای عمل برای عامل‌ها
  • 43. عمل‌های مربوط به تنظیم پارامترها
  • 44. عمل‌های مربوط به زمان‌بندی
  • 45. عمل‌های مربوط به تخصیص منابع
  • 46. انتخاب معماری شبکه عصبی برای عامل‌ها
  • 47. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 49. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری MARL
  • 51. Deep Q-Network (DQN) برای MARL
  • 52. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 53. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 54. مقایسه الگوریتم‌های MARL
  • 55. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با استفاده از فریم‌ورک‌ها
  • 56. TensorFlow, PyTorch, Ray RLlib
  • 57. مدیریت منابع انرژی تجدیدپذیر در صنعت
  • 58. ادغام انرژی خورشیدی و بادی
  • 59. بهینه‌سازی مصرف انرژی با در نظر گرفتن منابع تجدیدپذیر
  • 60. مدیریت تقاضای انرژی (Demand Response)
  • 61. نقش MARL در مدیریت تقاضا
  • 62. هماهنگی بین صنابع مختلف برای مدیریت انرژی
  • 63. بهینه‌سازی در سطح چندین واحد صنعتی
  • 64. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند صنعتی
  • 65. امنیت سایبری در سیستم‌های مدیریت انرژی
  • 66. حفاظت از داده‌های انرژی
  • 67. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت انرژی
  • 68. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 69. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 70. معیارهای ارزیابی مصرف انرژی
  • 71. معیارهای ارزیابی پایداری سیستم
  • 72. معیارهای ارزیابی همکاری عامل‌ها
  • 73. اعتبارسنجی مدل در شرایط واقعی
  • 74. مطالعات موردی پیاده‌سازی MARL در صنعت
  • 75. بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانه‌های سیمان
  • 76. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پالایشگاه‌ها
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع فولاد
  • 78. بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع نساجی
  • 79. بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع غذایی
  • 80. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL صنعتی
  • 81. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 82. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 83. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای مدیریت انرژی
  • 84. آینده پژوهی در MARL مدیریت انرژی صنعتی
  • 85. نوآوری‌های جدید در الگوریتم‌های MARL
  • 86. کاربرد MARL در بهینه‌سازی چرخه عمر تجهیزات
  • 87. بهینه‌سازی مصرف انرژی با رویکرد پایداری زیست‌محیطی
  • 88. استانداردهای بین‌المللی مدیریت انرژی
  • 89. نقش MARL در دستیابی به اهداف توسعه پایدار

📚 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.