سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های پیچیده

کتاب بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های پیچیده

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 ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از داده‌های بلادرنگ و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی با مدل و بدون مدل
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 11. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic)
  • 12. محیط‌های پیچیده در یادگیری تقویتی
  • 13. مدل‌سازی محیط‌های حمل و نقل
  • 14. پویایی سیستم‌های حمل و نقل
  • 15. مفاهیم بهینه‌سازی در حمل و نقل
  • 16. تعریف مسئله بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل
  • 17. عوامل در ناوگان حمل و نقل
  • 18. اهداف عوامل در ناوگان حمل و نقل
  • 19. هماهنگی بین عوامل
  • 20. مدل‌سازی تعاملات عوامل
  • 21. پیچیدگی‌های محیط حمل و نقل
  • 22. ترافیک و ازدحام
  • 23. شرایط آب و هوایی
  • 24. خطاهای انسانی
  • 25. تأخیرها و عدم قطعیت‌ها
  • 26. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک
  • 27. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 28. مدیریت تقاطع‌ها
  • 29. یادگیری تقویتی برای مسیریابی خودروها
  • 30. مسیریابی بهینه در زمان واقعی
  • 31. مسیریابی با در نظر گرفتن ترافیک
  • 32. مسیریابی با هدف کاهش مصرف سوخت
  • 33. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع ناوگان
  • 34. تخصیص خودرو به وظایف
  • 35. بهینه‌سازی ظرفیت حمل
  • 36. مدیریت ناوگان تاکسیرانی
  • 37. مدیریت ناوگان حمل بار
  • 38. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 39. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 40. پیش‌بینی تقاضای سفر
  • 41. پیش‌بینی تقاضا در مناطق مختلف
  • 42. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی ناوگان
  • 43. بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 44. مدیریت خودروهای هیبریدی و الکتریکی
  • 45. یادگیری تقویتی برای نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه
  • 46. پیش‌بینی خرابی قطعات
  • 47. زمان‌بندی بهینه تعمیرات
  • 48. یادگیری تقویتی با چند عامل مستقل (Independent MARL)
  • 49. یادگیری تقویتی با عامل‌های هماهنگ (Cooperative MARL)
  • 50. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب (Competitive MARL)
  • 51. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط (Mixed MARL)
  • 52. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 53. Q-learning چندعامله
  • 54. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 55. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 56. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 57. QMIX
  • 58. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 59. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 60. شبیه‌سازهای حمل و نقل
  • 61. توسعه شبیه‌سازهای سفارشی
  • 62. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 63. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 64. معیارهای ارزیابی در بهینه‌سازی ناوگان
  • 65. پیاده‌سازی عملیاتی سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 66. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 67. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی
  • 68. استانداردهای فنی و نظارتی
  • 69. مقررات و چارچوب‌های قانونی مرتبط با حمل و نقل در ایران
  • 70. اصول بانکداری بدون ربا در تخصیص منابع مالی
  • 71. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 72. کاربردهای اخلاقی یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 73. تأثیر بر اشتغال و جامعه
  • 74. حکمرانی داده در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 75. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متناوب
  • 78. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری
  • 79. یادگیری تقویتی برای مسائل پیچیده تر
  • 80. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
  • 81. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی با دانش از قبل آموخته شده
  • 83. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 84. یادگیری تقویتی برای ناوگان‌های بزرگ
  • 85. بهینه‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 86. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 87. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های منابع
  • 88. مدیریت حافظه و محاسبات
  • 89. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری‌های بلندمدت
  • 90. برنامه‌ریزی استراتژیک برای ناوگان
  • 91. یادگیری تقویتی برای پاسخ به حوادث غیرمترقبه
  • 92. مدیریت بحران در حمل و نقل
  • 93. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت در شرایط ترافیکی متغیر
  • 94. مدل‌سازی تأثیر عوامل خارجی بر عملکرد ناوگان
  • 95. بهینه‌سازی تخصیص خودروهای اضطراری
  • 96. کاربرد یادگیری تقویتی در سامانه حمل و نقل هوشمند شهری
  • 97. توسعه سیستم‌های حمل و نقل پایدار با یادگیری تقویتی
  • 98. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 99. ارزیابی ریسک در سیستم‌های خودکار حمل و نقل

📚 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.