دوره مدل‌سازی عامل‌بنیان حمل و نقل شهری با MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی عامل‌بنیان حمل و نقل شهری با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل درون شهری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عامل‌بنیان
• 2. مفاهیم پایه سیستم‌های چندعاملی
• 3. بررسی اجمالی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 4. مروری بر محیط‌های شبیه‌سازی حمل و نقل شهری
• 5. معرفی چارچوب MARL
• 6. معماری‌های رایج عامل‌ها در حمل و نقل
• 7. ارتباطات و هماهنگی بین عامل‌ها
• 8. مدل‌سازی رفتار رانندگان با استفاده از MARL
• 9. مدل‌سازی رفتار عابران پیاده
• 10. مدل‌سازی رفتار سیستم‌های حمل و نقل عمومی
• 11. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی با MARL
• 12. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL
• 13. پیش‌بینی تقاضای سفر با MARL
• 14. تخصیص مسیر با استفاده از MARL
• 15. مدل‌سازی ازدحام ترافیک
• 16. تأثیر خودروهای خودران بر ترافیک شهری
• 17. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
• 18. سناریوهای مختلف شبیه‌سازی ترافیک
• 19. معرفی ابزارهای شبیه‌سازی حمل و نقل شهری
• 20. پیاده‌سازی MARL در محیط‌های شبیه‌سازی
• 21. بررسی موردی: بهینه‌سازی ترافیک در یک تقاطع
• 22. بررسی موردی: مدیریت ترافیک در یک شبکه خیابانی
• 23. مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف
• 24. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در حمل و نقل شهری
• 25. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
• 26. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL
• 27. یادگیری انتقال در MARL
• 28. یادگیری سیاست در MARL
• 29. یادگیری ارزش در MARL
• 30. استفاده از روش‌های اکتشافی در MARL
• 31. تأثیر پارامترهای الگوریتم بر عملکرد
• 32. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم MARL
• 33. مدل‌سازی رفتار متقابل عامل‌ها
• 34. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط
• 35. استفاده از یادگیری تقویتی عمیق در MARL
• 36. بررسی الگوریتم‌های Actor-Critic
• 37. بررسی الگوریتم‌های Policy Gradient
• 38. بررسی الگوریتم‌های Q-Learning
• 39. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay)
• 40. تکنیک‌های انتقال یادگیری در MARL
• 41. استفاده از یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
• 42. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل ترکیبی
• 43. بهینه‌سازی سیستم‌های اشتراک خودرو
• 44. مدل‌سازی تقاضای سفر پویا
• 45. پیش‌بینی حوادث و تأثیر آنها بر ترافیک
• 46. مدیریت ترافیک در شرایط اضطراری
• 47. استفاده از داده‌های بزرگ در MARL حمل و نقل
• 48. حریم خصوصی داده‌ها در MARL
• 49. تفسیرپذیری مدل‌های MARL
• 50. ارزیابی ریسک و ایمنی در MARL
• 51. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی استفاده از MARL در حمل و نقل
• 52. بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش آلودگی با MARL
• 53. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های MARL
• 54. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل برای مدیریت ترافیک
• 55. بررسی آینده MARL در حمل و نقل شهری
• 56. تحلیل حساسیت مدل‌های MARL
• 57. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های MARL
• 58. تأثیر MARL بر برنامه‌ریزی شهری
• 59. بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل عمومی
• 60. تأثیر MARL بر کاهش تصادفات
• 61. استفاده از MARL در طراحی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند