دوره استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی در MARL برای حمل و نقل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی در MARL برای حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 2. آشنایی با پلتفرم‌های کلان هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری برای پردازش داده‌های ترافیکی
• 3. مدلسازی شبکه‌های حمل و نقل بزرگ‌مقیاس به عنوان محیط‌های چندعامله پویا
• 4. چارچوب‌های تصمیم‌گیری مارکوف چندعامله (Dec-POMDP) در مدیریت ترافیک قاره‌ای
• 5. طراحی توابع پاداش (Reward Functions) چندبعدی برای بهینه‌سازی جریان ترافیک و کاهش ازدحام
• 6. معماری یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در مدیریت ناوگان حمل و نقل
• 7. استفاده از الگوریتم‌های QMIX و VDN در هماهنگی چراغ‌های راهنمایی و تقاطع‌های شهری
• 8. بهینه‌سازی مسیردهی پویای وسایل نقلیه (Dynamic Routing) با استفاده از عامل‌های هوشمند
• 9. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی و لجستیک بین‌شهری با رویکرد MARL
• 10. مقیاس‌پذیری و چالش ابعاد بالا در پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی حمل و نقل
• 11. استفاده از یادگیری عمیق تقویتی (DRL) در کنار MARL برای تحلیل داده‌های کلان جاده‌ای
• 12. مدلسازی رفتار رانندگان و خودروهای خودران به عنوان عامل‌های مستقل در شبکه
• 13. مدیریت پمپ بنزین‌ها، ایستگاه‌های شارژ خودروهای برقی و زیرساخت‌های انرژی حمل و نقل
• 14. تطبیق خودکار استراتژی‌های ترافیکی با شرایط بحرانی، تصادفات و حوادث جاده‌ای
• 15. شبیه‌سازی کلان‌شهرها و کریدورهای حمل و نقل با ابزارهای استاندارد و پلتفرم‌های ابری
• 16. بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش انتشار کربن در شبکه حمل و نقل با تصمیم‌گیری چندعامله
• 17. مدیریت عوارض جاده‌ای، قیمت‌گذاری پویا و کنترل ترافیک اقتصادی
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری خط‌مشی (Policy Gradient) در سیستم‌های ترافیکی توزیع‌شده
• 19. بررسی چالش‌های تاخیر شبکه و ارتباطات خودرو با خودرو (V2X) در مدل‌های MARL
• 20. ارزیابی و پایش عملکرد پلتفرم‌های هوش مصنوعی در سناریوهای حمل و نقل مقیاس‌پذیر
• 21. عیب‌یابی، رفع خطاهای زمان اجرا و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های ترافیکی چندعامله
• 22. پیاده‌سازی و استقرار یک پروژه جامع مدیریت هوشمند حمل و نقل با پلتفرم‌های هوش مصنوعی