اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی عمیق برای پاسخگویی به تقاضای حمل و نقل در مقیاس ملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی عمیق برای پاسخگویی به تقاضای حمل و نقل در مقیاس ملی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی عمیق و کاربرد آن در سیستم‌های حمل و نقل
• 2. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل در قالب فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 3. چالش‌های مقیاس‌پذیری و ابعاد بالا در شبکه‌های حمل و نقل ملی
• 4. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و ساختارهای یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز
• 5. فرمول‌بندی مسئله پاسخگویی به تقاضا (Demand-Responsive Transport) به عنوان مسئله MARL
• 6. تعریف فضای حالت (State Space) شامل توزیع جغرافیایی تقاضا، وضعیت ناوگان و ترافیک
• 7. طراحی فضای اکشن (Action Space) برای تخصیص و بازتوزیع پویای وسایل نقلیه
• 8. مهندسی تابع پاداش (Reward Function Design) جهت ایجاد تعادل میان زمان انتظار، هزینه و پوشش ملی
• 9. مدل‌سازی عدم قطعیت و نوسانات زمانی-مکانی تقاضای سفر در مقیاس کشوری
• 10. معماری الگوریتم‌های Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
• 11. به‌کارگیری روش‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 12. تطبیق الگوریتم QMIX برای حل مسئله همکاری و تخصیص ارزش در عامل‌های حمل و نقل
• 13. کاربرد الگوریتم MAPPO (Multi-Agent PPO) در محیط‌های پیچیده و پیوسته
• 14. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای بازنمایی توپولوژی شبکه‌های جاده‌ای
• 15. تلفیق GNN با MARL برای پیش‌بینی و مدیریت هوشمند تراکم و تقاضا
• 16. الگوریتم‌های پیش‌بینی تقاضای سفر کوتاه مدت و بلندمدت با استفاده از Deep Learning
• 17. مدل‌سازی سیستم‌های ناوگان خودمختار اشتلافی (Autonomous Mobility-on-Demand)
• 18. تکنیک‌های بازتوزیع غیرفعال و فعال ناوگان (Fleet Rebalancing) در ساعات اوج تقاضا
• 19. موازنه تقاضای حمل و نقل درون‌شهری و بین‌شهری در ابعاد ملی
• 20. پاسخگویی پویا به تقاضای حمل و نقل همگانی (اتوبوس، قطار و شاتل‌های هوشمند)
• 21. مدیریت قیمت‌گذاری پویا (Dynamic Pricing) و تاثیر آن روی تعدیل تقاضا
• 22. یکپارچه‌سازی سیستم‌های چندوجهی حمل و نقل (Multimodal Transportation Systems)
• 23. استفاده از شبیه‌سازهای مقیاس بزرگ نظیر SUMO و CityFlow برای مدل‌سازی کشوری
• 24. اتصال مدل‌های MARL به محیط‌های شبیه‌سازی ترافیک و نگاشت داده‌های واقعی
• 25. روش‌های یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) و بهره‌گیری از داده‌های تاریخی حمل و نقل
• 26. کاهش استهلاک ناوگان و مصرف انرژی با بهینه‌سازی مسیرها و تخصیص هوشمند
• 27. مدیریت شرایط اضطراری، اختلالات شبکه‌ای و بحران‌ها در پاسخگویی به تقاضا
• 28. تحلیل پایداری، همگرایی و امنیت الگوریتم‌های MARL در مقیاس کلان
• 29. ارزیابی نرخ بهره‌وری ناوگان، زمان انتظار مسافران و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی عملیاتی و یکپارچه‌سازی سیستم هوشمند با زیرساخت‌های ملی