سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهکاری نوین برای مدیریت هوشمند ریزشبکه‌های مبتنی بر انرژی خورشیدی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهکاری نوین برای مدیریت هوشمند ریزشبکه‌های مبتنی بر انرژی خورشیدی

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: راهکاری نوین برای مدیریت هوشمند ریزشبکه‌های مبتنی بر انرژی خورشیدی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی خورشیدی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ریزشبکه‌ها و منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 2. مبانی مهندسی برق و کنترل سیستم‌های قدرت
  • 3. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 4. مبانی یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌سازی ریاضی ریزشبکه‌ها
  • 6. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی خورشیدی
  • 7. عناصر اصلی ریزشبکه‌ها (ژنراتورها، بارها، ذخیره‌سازها)
  • 8. پایداری و قابلیت اطمینان در ریزشبکه‌ها
  • 9. مدیریت انرژی در ریزشبکه‌ها
  • 10. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 11. مفاهیم عامل و محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. طراحی توابع پاداش برای عامل‌ها
  • 13. انواع معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MADRL
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MADRL
  • 17. الگوریتم‌های MADRL مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 18. الگوریتم‌های MADRL مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 19. الگوریتم‌های MADRL ترکیبی (Actor-Critic)
  • 20. الگوریتم‌های MADRL برای عوامل مستقل (Independent MADRL)
  • 21. الگوریتم‌های MADRL برای عوامل متقابل (Cooperative MADRL)
  • 22. الگوریتم‌های MADRL برای عوامل رقابتی (Competitive MADRL)
  • 23. الگوریتم‌های MADRL برای عوامل مختلط (Mixed MADRL)
  • 24. هماهنگی و همکاری بین عامل‌ها در MADRL
  • 25. تشخیص و پیش‌بینی تولید انرژی خورشیدی
  • 26. مدل‌سازی عدم قطعیت در منابع تجدیدپذیر
  • 27. مدیریت بار و تقاضا در ریزشبکه‌ها
  • 28. کنترل توان راکتیو در ریزشبکه‌ها
  • 29. حفاظت و رله‌گذاری در ریزشبکه‌ها
  • 30. اقتصاد انرژی و بازار برق در ریزشبکه‌ها
  • 31. مقررات و استانداردهای صنعت برق ایران
  • 32. مدیریت منابع انرژی توزیع‌شده (DER)
  • 33. اهمیت ذخیره‌سازهای انرژی در ریزشبکه‌ها
  • 34. انواع فناوری‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 35. مدیریت شارژ و دشارژ باتری‌ها
  • 36. کاربرد MADRL در بهینه‌سازی ذخیره‌سازی انرژی
  • 37. کاربرد MADRL در مدیریت تولید و مصرف
  • 38. کاربرد MADRL در پیش‌بینی بار
  • 39. کاربرد MADRL در کنترل ولتاژ و فرکانس
  • 40. کاربرد MADRL در مدیریت صفوف (Queueing)
  • 41. کاربرد MADRL در تخصیص منابع
  • 42. کاربرد MADRL در مسیریابی انرژی
  • 43. کاربرد MADRL در قابلیت اطمینان ریزشبکه
  • 44. کاربرد MADRL در تشخیص خطا
  • 45. کاربرد MADRL در بهینه‌سازی اقتصادی ریزشبکه
  • 46. کاربرد MADRL در پاسخگویی به تقاضا
  • 47. کاربرد MADRL در ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 48. کاربرد MADRL در ریزشبکه‌های هوشمند
  • 49. مباحث پیشرفته در MADRL
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 51. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش تفکیک‌شده (Shaped Rewards)
  • 52. یادگیری تقویتی چندعامله با مشاهده محدود (Partial Observability)
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله با حریم خصوصی (Privacy-preserving MADRL)
  • 54. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 55. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی ترکیبی (Meta-RL)
  • 56. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed MADRL)
  • 57. شبیه‌سازی ریزشبکه‌ها با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی
  • 58. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MADRL با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 59. مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی الگوریتم‌های MADRL
  • 60. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MADRL در سناریوهای مختلف
  • 61. تحلیل حساسیت پارامترها در الگوریتم‌های MADRL
  • 62. چالش‌های پیاده‌سازی MADRL در سیستم‌های واقعی
  • 63. مطالعات موردی موفق در کاربرد MADRL در ریزشبکه‌ها
  • 64. آینده‌پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 65. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی برق و هوش مصنوعی
  • 66. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
  • 67. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 68. اهمیت امنیت سایبری در ریزشبکه‌های هوشمند
  • 69. ملاحظات زیست‌محیطی در توسعه انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 70. قوانین و مقررات مربوط به انرژی‌های تجدیدپذیر در ایران
  • 71. نقش وزارت نیرو در توسعه ریزشبکه‌ها
  • 72. نقش سازمان انرژی‌های تجدیدپذیر و بهره‌وری انرژی برق (ساتبا)
  • 73. نقش شرکت‌های توزیع نیروی برق در پیاده‌سازی ریزشبکه‌ها
  • 74. نقش پژوهشگاه‌ها و دانشگاه‌ها در تحقیق و توسعه
  • 75. نقش بخش خصوصی در سرمایه‌گذاری و اجرای پروژه‌ها
  • 76. ارتباط بین MADRL و شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 77. کاربرد GNN در مدل‌سازی وابستگی‌های مکانی در ریزشبکه‌ها
  • 78. ترکیب MADRL و GNN برای مدیریت پیشرفته ریزشبکه‌ها
  • 79. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MADRL برای سیستم‌های بزرگ
  • 80. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در MADRL
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف (Goal-based RL)
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری (Learning-based Rewards)
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر همکاری
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر رقابت
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر عدالت
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر کارایی
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر پایداری
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر اطمینان
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر صرفه‌جویی
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر شفافیت
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر رضایت کاربر
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر انطباق با قوانین
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر ارزش‌های اجتماعی
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مبتنی بر منافع ملی

📚 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.