اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی MARL در مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس کلان‌شهر با 5G

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی MARL در مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس کلان‌شهر با 5G

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با ادغام فناوری 5G

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل هوشمند
• 2. مروری بر چالش‌های مدیریت ترافیک در کلان‌شهرها
• 3. فناوری 5G و نقش آن در ITS
• 4. مبانی یادگیری تقویتی (RL): مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 6. محیط‌های چندعامله و ویژگی‌های آن‌ها
• 7. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning
• 8. الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks
• 9. الگوریتم‌های پایه MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
• 10. الگوریتم‌های پایه MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 11. مدل‌سازی سیستم حمل و نقل هوشمند به عنوان یک محیط MARL
• 12. تعریف عوامل (Agents) در سیستم حمل و نقل: خودروها، چراغ‌ها، سیستم‌های کنترل
• 13. تعریف پاداش (Reward) برای عوامل مختلف در سیستم حمل و نقل
• 14. طراحی فضای حالت (State Space) برای عوامل
• 15. طراحی فضای عمل (Action Space) برای عوامل
• 16. پیاده‌سازی یک محیط شبیه‌سازی ساده برای ترافیک شهری
• 17. استفاده از SUMO برای شبیه‌سازی ترافیک
• 18. ادغام SUMO با چارچوب‌های MARL (مانند RLlib)
• 19. آموزش عوامل MARL برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
• 20. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌ها با MARL
• 21. آموزش عوامل MARL برای کنترل ترافیک خودروها
• 22. مدیریت ازدحام با استفاده از MARL
• 23. بهبود جریان ترافیک با MARL
• 24. استفاده از 5G برای جمع‌آوری داده‌های ترافیکی در زمان واقعی
• 25. استفاده از 5G برای ارتباطات V2X (Vehicle-to-Everything)
• 26. ادغام داده‌های 5G در الگوریتم‌های MARL
• 27. بهینه‌سازی مسیردهی خودروها با استفاده از MARL و داده‌های 5G
• 28. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از MARL و 5G
• 29. مدیریت پارکینگ هوشمند با MARL و 5G
• 30. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در محیط شبیه‌سازی
• 31. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL برای مدیریت ترافیک
• 32. انتقال الگوریتم‌های MARL از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
• 33. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
• 34. ملاحظات امنیتی در استفاده از MARL در ITS
• 35. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در ITS
• 36. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل با MARL
• 37. استفاده از MARL برای مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
• 38. کنترل ترافیک هوایی شهری با MARL
• 39. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل ترکیبی با MARL
• 40. یادگیری تقویتی چندعامله و شبکه‌های عصبی گراف
• 41. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL برای ITS
• 42. یادگیری مداوم (Continual Learning) در MARL برای ITS
• 43. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL برای کلان‌شهرهای بزرگ
• 44. بهینه‌سازی چندهدفه با استفاده از MARL در ITS
• 45. استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در ITS
• 46. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای فضای حالت
• 47. استفاده از الگوریتم‌های اکتشاف (Exploration) پیشرفته در MARL
• 48. طراحی پاداش‌های شکل‌دهنده (Reward Shaping) برای MARL
• 49. ارزیابی پایداری و قابلیت اطمینان الگوریتم‌های MARL
• 50. استفاده از یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning) در MARL
• 51. طراحی رابط کاربری برای نظارت و کنترل سیستم MARL