کتاب پیشرفت‌های یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند منطقه‌ای 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 پیشرفت‌های یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند منطقه‌ای

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس منطقه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 3. اصول یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 4. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. مدل‌سازی فضای حالت در حمل و نقل
  • 6. مدل‌سازی فضای عمل در حمل و نقل
  • 7. مدل‌سازی تابع پاداش در حمل و نقل
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 10. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در حمل و نقل
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی در حمل و نقل
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها
  • 16. عدم قطعیت و عدم تطابق در چندعامله
  • 17. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 18. مسئله هماهنگی در مدیریت ترافیک
  • 19. مسئله رقابت در تخصیص منابع حمل و نقل
  • 20. روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 22. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 23. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی
  • 24. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مستقل
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 26. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 27. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 28. QMIX (Q-Learning for Multi-Agent Systems)
  • 29. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 30. IQL (Independent Q-Learning)
  • 31. MASQL (Multi-Agent Soft Q-Learning)
  • 32. OWM (Opponent-Aware Multi-Agent Learning)
  • 33. استفاده در سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند
  • 34. بهینه‌سازی سیگنال‌های راهنمایی و رانندگی
  • 35. پیش‌بینی جریان ترافیک با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 36. مدیریت تقاضای حمل و نقل
  • 37. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی و یادگیری تقویتی
  • 38. بهینه‌سازی مسیر در ناوگان حمل و نقل
  • 39. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 40. تخصیص بهینه وسایل نقلیه عمومی
  • 41. سیستم‌های اطلاع‌رسانی ترافیک پویا
  • 42. پیش‌بینی و مدیریت ازدحام
  • 43. کاربرد در سیستم‌های لجستیک هوشمند
  • 44. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 45. مدیریت انبار هوشمند
  • 46. تخصیص بهینه بار به وسایل نقلیه
  • 47. مسیردهی بهینه در تحویل کالا
  • 48. مدیریت ناوگان حمل و نقل بار
  • 49. پیش‌بینی تقاضا برای خدمات لجستیک
  • 50. بهینه‌سازی زمان‌بندی تحویل
  • 51. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل آینده
  • 52. وسایل نقلیه خودران و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 53. مدیریت ترافیک وسایل نقلیه خودران
  • 54. هماهنگی بین وسایل نقلیه خودران و انسانی
  • 55. سیستم‌های حمل و نقل هوایی بدون سرنشین (پهپاد)
  • 56. مدیریت ترافیک پهپادها
  • 57. تخصیص وظایف به پهپادها
  • 58. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل ریلی
  • 59. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها
  • 60. مدیریت تردد در خطوط ریلی
  • 61. پیش‌بینی و مدیریت تأخیر قطارها
  • 62. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل دریایی
  • 63. بهینه‌سازی مسیر کشتی‌ها
  • 64. مدیریت ترافیک بندری
  • 65. پیش‌بینی و مدیریت تراکم شناورها
  • 66. ملاحظات امنیتی و ایمنی در حمل و نقل هوشمند
  • 67. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 68. شناسایی و مقابله با حملات سایبری
  • 69. قابلیت اطمینان و استحکام سیستم‌ها
  • 70. ارزیابی عملکرد سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 71. معیارهای سنجش اثربخشی الگوریتم‌ها
  • 72. شبیه‌سازی و آزمایش میدانی
  • 73. مطالعات موردی و پیاده‌سازی واقعی
  • 74. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 75. موانع فنی و اقتصادی
  • 76. موانع قانونی و اجتماعی
  • 77. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل
  • 78. توسعه الگوریتم‌های جدید
  • 79. ادغام با سایر فناوری‌ها
  • 80. کاربرد در مسائل پیچیده‌تر حمل و نقل
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناهماهنگ
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناظر
  • 84. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله با در نظر گرفتن محدودیت‌های فیزیکی
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت اضطراری در حمل و نقل
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهبود تجربه مسافر
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله برای تعامل انسان و ماشین در حمل و نقل
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل پایدار
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل فراگیر
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت حوادث در حمل و نقل
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله برای سنجش و بهبود ایمنی در حمل و نقل
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی ترافیک عابر پیاده و دوچرخه
  • 96. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ترافیک در تقاطع‌های پیچیده
  • 97. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل عمومی
  • 98. یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی رفتار رانندگان
  • 99. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل اضطراری
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ترافیک در رویدادهای بزرگ
تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی ترافیک سیستم‌های حمل و نقل هوشمند کنترل منطقه‌ای حمل و نقل مدیریت حمل و نقل هوش مصنوعی در حمل و نقل یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین در حمل و نقل

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.