اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند کلان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند کلان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه‌ای عامل‌های هوشمند
• 3. مدل‌های عامل-محیط در سیستم‌های حمل و نقل
• 4. تعریف مسئله یادگیری تقویتی برای حمل و نقل
• 5. فضاهای حالت و عمل در سیستم‌های حمل و نقل
• 6. تابع پاداش در یادگیری تقویتی حمل و نقل
• 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 8. یادگیری Q-Learning در حمل و نقل
• 9. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
• 10. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
• 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای داده‌های حمل و نقل
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های توالی
• 14. معماری‌های یادگیری عمیق تقویتی
• 15. Deep Q-Networks (DQN)
• 16. Double DQN
• 17. Dueling DQN
• 18. Prioritized Experience Replay
• 19. Actor-Critic Methods
• 20. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 21. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 22. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
• 24. تعامل عامل‌ها و محیط در MAS
• 25. مدل‌سازی تعامل عامل‌ها
• 26. انواع هماهنگی بین عامل‌ها
• 27. بازی‌های پویا و کاربرد آن در حمل و نقل
• 28. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها در MAS
• 29. حل بازی‌های جمعی (Cooperative Games)
• 30. حل بازی‌های رقابتی (Competitive Games)
• 31. تعادل نش (Nash Equilibrium) در سیستم‌های حمل و نقل
• 32. یادگیری تقویتی مشترک (Cooperative MARL)
• 33. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive MARL)
• 34. یادگیری تقویتی نیمه‌مشترک (Mixed MARL)
• 35. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 36. پیچیدگی محاسباتی در MARL
• 37. ناپایداری در آموزش MARL
• 38. غیرایستایی محیط (Non-stationarity)
• 39. مشکل برخورد همزمان (Collision Problem)
• 40. اثرات متقابل عامل‌ها بر یکدیگر
• 41. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 42. VDN (Value Decomposition Networks)
• 43. QMIX
• 44. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 45. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 46. DIAL (Differentiable Inter-Agent Learning)
• 47. اتصال عامل‌ها در سیستم‌های حمل و نقل
• 48. همکاری در مدیریت ترافیک
• 49. بهینه‌سازی جریان ترافیک با MARL
• 50. مدیریت هوشمند تقاطع‌ها
• 51. کنترل چراغ‌های راهنمایی با MARL
• 52. هماهنگی وسایل نقلیه خودران
• 53. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های حمل و نقل
• 54. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه
• 55. پیش‌بینی تقاضا در سیستم‌های حمل و نقل
• 56. تخصیص منابع در حمل و نقل عمومی
• 57. برنامه‌ریزی حمل و نقل شهری با MARL
• 58. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی (Ride-sharing)
• 59. بهینه‌سازی زمان‌بندی وسایل نقلیه اشتراکی
• 60. مدیریت پارکینگ هوشمند
• 61. کنترل صف در سیستم‌های حمل و نقل
• 62. سیستم‌های تحویل خودکار
• 63. کاربرد MARL در لجستیک شهری
• 64. مدیریت ریسک در حمل و نقل
• 65. تخمین ریسک خرابی در وسایل نقلیه
• 66. بهبود ایمنی در حمل و نقل با MARL
• 67. سیستم‌های حمل و نقل اضطراری
• 68. کاربرد MARL در مدیریت حوادث ترافیکی
• 69. توسعه مدل‌های شبیه‌سازی برای حمل و نقل
• 70. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
• 71. معیارهای ارزیابی در MARL
• 72. متریک‌های مربوط به کارایی سیستم حمل و نقل
• 73. متریک‌های مربوط به عدالت و توزیع
• 74. متریک‌های مربوط به ایمنی و اطمینان
• 75. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 76. روش‌های آموزش عامل‌ها در محیط‌های واقعی
• 77. یادگیری از داده‌های جمع‌آوری شده
• 78. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
• 79. یادگیری تقویتی با نظارت (Imitation Learning)
• 80. یادگیری تقویتی فعال (Active Learning)
• 81. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
• 82. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 84. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
• 85. امنیت سایبری در حمل و نقل هوشمند
• 86. تأثیرات اجتماعی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 87. قوانین و مقررات ناظر بر حمل و نقل هوشمند
• 88. چارچوب‌های حکمرانی برای سیستم‌های خودران
• 89. تکنولوژی‌های نوظهور در حمل و نقل
• 90. شبکه‌های ارتباطی ۵G و V2X
• 91. اینترنت اشیاء (IoT) در حمل و نقل
• 92. کلان داده‌ها (Big Data) در حمل و نقل
• 93. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در آینده حمل و نقل
• 94. تحقیقات پیشرو در یادگیری تقویتی چندعامله
• 95. مسائل باز و چالش‌های آتی
• 96. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل پایدار
• 97. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
• 98. کاهش آلودگی هوا با استفاده از MARL
• 99. طراحی سیستم‌های حمل و نقل یکپارچه
• 100. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل