اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
• 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
• 4. فضای حالت، فضای عمل و تابع پاداش
• 5. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
• 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 8. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
• 9. تفاوت‌های روش‌های مونت‌کارلو و زمانی
• 10. توابع ارزش و تخمین آن‌ها
• 11. معادله بلمن و کاربرد آن
• 12. روش‌های سیاست‌یابی
• 13. روش‌های ارزش‌یابی
• 14. روش Q-Learning
• 15. روش SARSA
• 16. کاوش و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
• 17. استراتژی‌های کاوش و بهره‌برداری
• 18. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 19. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
• 20. روش‌های Deep Q-Network (DQN)
• 21. روش‌های Policy Gradient
• 22. کاربرد یادگیری تقویتی در مسیریابی
• 23. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از یادگیری تقویتی
• 24. مدل‌سازی ترافیک و استفاده از یادگیری تقویتی
• 25. کنترل چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
• 26. بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل عمومی
• 27. مدل‌سازی تقاضای سفر
• 28. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
• 29. مدیریت ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی
• 30. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بلیت‌ها
• 31. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های لجستیک
• 32. مدیریت زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
• 33. بهینه‌سازی موجودی کالا
• 34. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
• 35. مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله
• 36. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 37. همکاری و رقابت در یادگیری تقویتی چندعامله
• 38. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در کنترل ترافیک
• 39. مدل‌سازی رفتار رانندگان
• 40. هماهنگی وسایل نقلیه خودران با استفاده از یادگیری تقویتی
• 41. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل ترکیبی
• 42. استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع کالا
• 43. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
• 44. تکنیک‌های یادگیری تقویتی آفلاین
• 45. کاربرد یادگیری تقویتی آفلاین در حمل و نقل
• 46. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
• 47. بهره‌گیری از دانش قبلی در یادگیری تقویتی
• 48. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
• 49. تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده با استفاده از یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
• 50. روش‌های برنامه‌ریزی پویا و ارتباط آن با یادگیری تقویتی
• 51. بهینه‌سازی پورتفوی حمل و نقل
• 52. تخصیص بودجه به پروژه‌های حمل و نقل با استفاده از یادگیری تقویتی
• 53. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 54. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
• 55. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
• 56. یادگیری تقویتی تقویتی مقاوم (Robust Reinforcement Learning)
• 57. مقابله با نویز و عدم قطعیت در محیط
• 58. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
• 59. تضمین ایمنی در حین یادگیری و اجرا
• 60. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
• 61. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل
• 62. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو