دوره راهبردهای یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های حمل و نقل انبوه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهبردهای یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های حمل و نقل انبوه

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 داده‌های سنسورهای جاده‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
• 2. فضای حالت و عملکرد در شبکه‌های حمل و نقل
• 3. سنسورهای جاده‌ای و ویژگی‌های داده‌های حسگری
• 4. مدل‌سازی شبکه حمل‌ونقل به‌عنوان عامل‌های متعدد
• 5. مفاهیم پایهٔ یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 6. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 7. تعامل و هماهنگی بین عامل‌ها در شبکه حمل و نقل
• 8. سیاست‌گذاری توزیع‌شده در شبکه‌های انبوه
• 9. الگوریتم‌های آستانه‌ای مبتنی بر سیاست (PPO، A3C)
• 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (DQN، QMIX، VDN)
• 11. الگوریتم‌های مبتنی بر عمل‌گر (Actor-Critic چندعامله)
• 12. الگوریتم‌های مرکزوار آموزش و توزیع‌شده اجرا (CTDE)
• 13. تعامل عامل‌ها با بازی‌های هم‌زمان و همکاری
• 14. تعامل غیرمتمرکز و اطلاعات محلی عامل‌ها
• 15. توافق‌گری و مذاکره بین عامل‌های حمل‌ونقل
• 16. طراحی توابع پاداش در شبکه حمل و نقل
• 17. پاداش جمعی در برابر پاداش فردی در MARL حمل و نقل
• 18. بهینه‌سازی چندمعیاره: زمان، سوخت، ایمنی
• 19. شکل‌دهی پاداش برای کاهش ترافیک
• 20. کنترل سیگنال‌های ترافیکی با MARL
• 21. هماهنگ‌سازی سیگنال‌های چندکیلومتری
• 22. مسیریابی پویا و بهینه‌سازی مسیر
• 23. جلوگیری از برخورد و ایمنی در شبکه حمل و نقل
• 24. مدل‌سازی جریان ترافیکی و پیش‌بینی شتاب
• 25. شبیه‌سازی حمل‌ونقل: SUMO، CityFlow، Flow
• 26. محیط‌های آزمایشگاهی و سناریوهای واقعی
• 27. مقیاس‌پذیری MARL در شبکه‌های بزرگ
• 28. سازمان‌دهی هرمی عامل‌ها در شبکه حمل و نقل
• 29. هیرارکی عامل‌ها: محلی، منطقه‌ای، ملی
• 30. یادگیری انتقالی در شبکه‌های حمل‌ونقل
• 31. یادگیری چندمهاره‌ای برای مدیریت ترافیک
• 32. یادگیری چندتسکی در شبکه حمل و نقل
• 33. استخراج ویژگی از داده‌های سنسورهای جاده‌ای
• 34. پیش‌پردازش داده‌های حسگری برای MARL
• 35. مدل‌های تبدیل (Transformer) در MARL حمل و نقل
• 36. شبکه‌های گرافی (GNN) برای تعامل عامل‌ها
• 37. توجه چندمحوری و ارتباطات عامل‌ها
• 38. ارتباطات محدود و پارامترهای ارتباطی
• 39. کشف مشترک و اطلاعات اختصاصی عامل‌ها
• 40. کارآمدی نمونه‌برداری در آموزش MARL
• 41. موازی‌سازی آموزش چندعامله
• 42. بهینه‌سازی آنلاین و آفلاین در ترافیک
• 43. یادگیری بدون مدل در شبکه حمل و نقل
• 44. برنامه‌ریزی مسیر وسایل نقلیه عمومی
• 45. بهینه‌سازی ناوگان اتوبوس با MARL
• 46. مدیریت ترافیک اضطراری و اولویت‌بندی
• 47. هماهنگی با حیاتی و آمبولانس
• 48. مدیریت ترافیک در شبکه‌های شهری و بین‌شهری
• 49. بهینه‌سازی توزیع بار ترافیکی
• 50. کاهش آلودگی و بهینه‌سازی انبعاثات
• 51. مدیریت ترافیک در شرایط آب‌وهوایی سخت
• 52. مقاومت سیستم در برابر حوادث و بازسازی مسیر
• 53. تشخیص شاذترافیک و پاسخ سریع
• 54. ادغام حمل‌ونقل عمومی و خصوصی
• 55. بهینه‌سازی پارکینگ هوشمند با MARL
• 56. تعامل پیاده‌رو، دوچرخه و خودرو
• 57. شبکه‌های حمل‌ونقل چند模式ی (Multimodal)
• 58. ارزیابی عملکرد در شبیه‌ساز حمل و نقل
• 59. معیارهای کیفیت سرویس: تأخیر، طول صف، عبور
• 60. پایداری و همگرایی الگوریتم‌های MARL
• 61. استحکام سیاست در برابر نویز حسگری
• 62. کمینه‌سازی ریسک در تصمیم‌گیری حمل و نقل
• 63. MARL تکاملی و بهینه‌سازی هیبریدی
• 64. الگوریتم‌های تکاملی برای طراحی سیاست
• 65. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
• 66. پیاده‌سازی عمیق با PyTorch / TensorFlow
• 67. فریمورک‌های MARL: RLlib، PettingZoo، Melting
• 68. استقرار روی حاشیه (Edge) در شبکه حمل و نقل
• 69. تأخیر پایین و تصمیم‌گیری بلادرنگ
• 70. دیتافریم و پایپلاین داده واقعی
• 71. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ITS موجود
• 72. اختصوصی‌سازی و حریم خصوصی داده‌های حسگری
• 73. اعتبارسنجی سیستم و تست تحت فشار
• 74. بازخورد انسانی و تعامل انسان-عامل
• 75. سیاست‌گذاری و هماهنگی با مسئولین شهری
• 76. تحلیل هزینه-فایده استقرار MARL
• 77. مطالعات موردی: شهر هوشمند و ترافیک پیشرفته
• 78. مقایسه MARL با روش‌های سنتی بهینه‌سازی
• 79. محدودیت‌ها و چالش‌های اجرایی MARL در حمل و نقل
• 80. جهات آینده: MARL و خودروهای خودران