کتاب کاربرد MARL در پیش‌بینی و مدیریت ازدحام ترافیک با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MARL در پیش‌بینی و مدیریت ازدحام ترافیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدیریت ترافیک (Traffic Management)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در MARL
  • 4. تابع پاداش و هدف در MARL
  • 5. انواع سناریوهای MARL
  • 6. مدل‌های عامل منفرد و چند عاملی
  • 7. مدل‌های قیمت‌گذاری و مزایده در MARL
  • 8. مدل‌های هماهنگی و رقابت در MARL
  • 9. تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در DRL
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در DRL
  • 12. معماری‌های DRL برای MARL
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری سیاست گرادیان
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 15. الگوریتم‌های Q-Learning تطبیقی
  • 16. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN)
  • 17. الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 18. الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 19. مدل‌سازی ترافیک شهری
  • 20. اصول و مفاهیم پایه ترافیک
  • 21. تئوری صف و تحلیل آن
  • 22. مدل‌های جریان ترافیک
  • 23. تخمین تقاضای ترافیک
  • 24. پیش‌بینی ترافیک کوتاه‌مدت و بلندمدت
  • 25. عوامل مؤثر بر ازدحام ترافیک
  • 26. شبیه‌سازی ترافیک
  • 27. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی ترافیک (مانند SUMO)
  • 28. مدل‌سازی شبکه‌های جاده‌ای
  • 29. سناریوهای شبیه‌سازی ازدحام
  • 30. ارزیابی عملکرد سیستم‌های ترافیکی
  • 31. کاربرد MARL در پیش‌بینی ترافیک
  • 32. مدل‌سازی عوامل ترافیکی به عنوان عامل در MARL
  • 33. طراحی تابع پاداش برای پیش‌بینی ترافیک
  • 34. استفاده از DRL برای پیش‌بینی جریان ترافیک
  • 35. کاربرد MADDPG در پیش‌بینی نقاط داغ ترافیک
  • 36. کاربرد PPO در تخمین زمان سفر
  • 37. پیش‌بینی ازدحام با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 38. شناسایی الگوهای ترافیکی با MARL
  • 39. پیش‌بینی تأخیر در تقاطع‌ها با MARL
  • 40. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 41. کنترل هوشمند چراغ‌های راهنمایی با MARL
  • 42. مدیریت تقاطع‌های هوشمند با MARL
  • 43. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 44. کاربرد MARL در تخصیص منابع ترافیکی
  • 45. مدیریت پارکینگ با استفاده از MARL
  • 46. کنترل دسترسی به مناطق پرترافیک
  • 47. تخصیص مسیر به وسایل نقلیه خودران
  • 48. کاربرد MARL در کاهش ازدحام
  • 49. کاهش زمان انتظار در تقاطع‌ها
  • 50. بهینه‌سازی جریان ترافیک در بزرگراه‌ها
  • 51. مدیریت حوادث ترافیکی با MARL
  • 52. تأثیر MARL بر کاهش مصرف سوخت
  • 53. تأثیر MARL بر کاهش آلودگی هوا
  • 54. جمع‌آوری داده‌های ترافیکی
  • 55. سنسورهای ترافیکی و جمع‌آوری داده
  • 56. پردازش و پاکسازی داده‌های ترافیکی
  • 57. استخراج ویژگی از داده‌های ترافیکی
  • 58. مدل‌های داده‌ای برای ترافیک
  • 59. داده‌های مکانی-زمانی در ترافیک
  • 60. تحلیل سری‌های زمانی ترافیک
  • 61. برنامه‌های کاربردی MARL در حمل و نقل
  • 62. مطالعات موردی پیاده‌سازی MARL در شهرها
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های واقعی
  • 64. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در MARL ترافیک
  • 65. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های MARL
  • 66. ارزیابی اقتصادی پیاده‌سازی MARL
  • 67. آینده پژوهی در MARL برای حمل و نقل هوشمند
  • 68. پیشرفت‌های اخیر در MARL برای ترافیک
  • 69. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در MARL ترافیک
  • 70. یادگیری تقویتی توضیحی (XRL) در ترافیک
  • 71. استفاده از گراف‌های عصبی در MARL ترافیک
  • 72. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل گروهی
  • 73. بهینه‌سازی پارامترهای MARL
  • 74. ارزیابی معیارهای عملکرد MARL در ترافیک
  • 75. تکنیک‌های شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده ترافیکی
  • 76. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 77. تست و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 78. ملاحظات اجرایی برای سیستم‌های MARL
  • 79. مقایسه رویکردهای مختلف MARL برای مدیریت ازدحام
  • 80. نقش MARL در شهرهای هوشمند
  • 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی توزیع شده برای ترافیک
  • 83. مدل‌سازی رفتار رانندگان در MARL
  • 84. کاربرد MARL در پیش‌بینی رفتار عابر پیاده
  • 85. مدیریت ترافیک عابران پیاده با MARL
  • 86. کاربرد MARL در حمل و نقل عمومی
  • 87. بهینه‌سازی مسیر اتوبوس با MARL
  • 88. مدیریت ترافیک دوچرخه‌ها با MARL
  • 89. یکپارچه‌سازی MARL با سایر فناوری‌ها
  • 90. اینترنت اشیاء (IoT) در سیستم‌های ترافیکی
  • 91. کلان داده (Big Data) در تحلیل ترافیک
  • 92. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حمل و نقل
  • 93. ارتباطات وسیله به وسیله (V2V) و وسیله به زیرساخت (V2I)
  • 94. امنیت داده‌ها در سیستم‌های MARL ترافیک
  • 95. نحوه ارزیابی و انتخاب بهترین مدل MARL
  • 96. اصول طراحی سیستم‌های MARL پایدار
  • 97. درس‌های آموخته از پروژه‌های MARL ترافیک
  • 98. چشم‌انداز آینده MARL در حمل و نقل پایدار
  • 99. توسعه ابزارهای کاربردی MARL برای ترافیک
تگ‌ها: MARL ازدحام ترافیک بهینه‌سازی ترافیک پیش‌بینی ترافیک سیستم‌های حمل و نقل هوشمند مدیریت ترافیک هوش مصنوعی ترافیک یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.