سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند شبکه‌های حمل و نقل در مقیاس جهانی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند شبکه‌های حمل و نقل در مقیاس جهانی

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 برای مدیریت هوشمند شبکه‌های حمل و نقل در مقیاس جهانی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس جهانی با ادغام هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. ارتباطات بین عوامل
  • 5. مدل‌های عامل-محیط
  • 6. تابع پاداش و هدف‌گذاری
  • 7. پیمایش و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. یادگیری Q-Learning
  • 10. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 11. یادگیری Policy Gradients
  • 12. یادگیری Actor-Critic
  • 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 14. معماری شبکه‌های حمل و نقل
  • 15. مدل‌سازی ترافیک در شبکه‌های حمل و نقل
  • 16. تحلیل داده‌های ترافیک
  • 17. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 18. مدیریت تقاطع‌های هوشمند
  • 19. سیستم‌های حمل و نقل عمومی هوشمند
  • 20. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه
  • 21. شبکه‌های توزیع و لجستیک
  • 22. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
  • 23. یادگیری تقویتی برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 24. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا
  • 25. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع حمل و نقل
  • 26. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 27. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 28. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 29. هماهنگی بین عوامل در شبکه‌های حمل و نقل
  • 30. رقابت بین عوامل در تخصیص منابع
  • 31. محیط‌های پویا و متغیر در شبکه‌های حمل و نقل
  • 32. پیچیدگی محاسباتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning (CMARL)
  • 35. Competitive Multi-Agent Reinforcement Learning (CMARL)
  • 36. Mixed Multi-Agent Reinforcement Learning (MMARL)
  • 37. Independent Q-Learning (IQL)
  • 38. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 39. QMIX
  • 40. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 41. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 42. تعیین ساختار عامل‌ها در شبکه‌های حمل و نقل
  • 43. طراحی توابع پاداش مناسب برای عوامل حمل و نقل
  • 44. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های حمل و نقل
  • 45. استفاده از شبیه‌سازی در آموزش عوامل چندعامله
  • 46. اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد عوامل چندعامله
  • 47. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت شبکه‌های حمل و نقل جهانی
  • 48. بهینه‌سازی جهانی جریان ترافیک در مقیاس بزرگ
  • 49. مدیریت هوشمند حمل و نقل در شهرهای هوشمند
  • 50. ارتباط وسایل نقلیه و زیرساخت‌ها (V2X)
  • 51. بهینه‌سازی لجستیک جهانی و زنجیره تأمین
  • 52. مدیریت بحران و حوادث در شبکه‌های حمل و نقل
  • 53. پیش‌بینی و مدیریت ازدحام در مقیاس کلان
  • 54. تخصیص منابع حمل و نقل پایدار و سبز
  • 55. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل
  • 56. مدیریت حمل و نقل در شرایط اضطراری
  • 57. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل هوایی
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل دریایی
  • 59. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل ریلی
  • 60. مدیریت هوشمند پایانه‌های حمل و نقل
  • 61. بهینه‌سازی زمان‌بندی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 62. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 63. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 64. مدیریت ترافیک در رویدادهای بزرگ
  • 65. بهبود ایمنی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 66. طراحی سیستم‌های حمل و نقل انعطاف‌پذیر
  • 67. بهینه‌سازی حمل و نقل مسافربری
  • 68. بهینه‌سازی حمل و نقل بار
  • 69. کاربرد یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 70. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 71. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 72. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت
  • 73. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 75. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری بلندمدت
  • 76. یادگیری تقویتی برای تعاملات پیچیده
  • 77. یادگیری تقویتی با رویکرد توزیع‌شده
  • 78. یادگیری تقویتی با رویکرد متمرکز
  • 79. یادگیری تقویتی با ترکیب مدل و مدل-آزاد
  • 80. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های مولد
  • 81. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 82. یادگیری تقویتی با یادگیری تقابلی
  • 83. یادگیری تقویتی برای کشف دانش جدید
  • 84. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 85. اخلاق در هوش مصنوعی و حمل و نقل
  • 86. شفافیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 87. قابلیت اطمینان در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 88. امنیت سایبری در شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 89. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل
  • 90. مطالعات موردی موفق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 92. نکات کلیدی برای طراحی سیستم‌های موفق
  • 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 94. اصول مدیریت هوشمند شبکه‌های حمل و نقل
  • 95. ملاحظات اقتصادی در بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 96. اثرات اجتماعی فناوری‌های نوین حمل و نقل
  • 97. مطالعات پیشرفته در حوزه یادگیری تقویتی
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 99. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع انرژی
  • 100. بهینه‌سازی سیستم‌های رباتیک در 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.