کتاب طراحی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل پایدار با MARL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 طراحی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل پایدار با MARL

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 مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت حمل و نقل پایدار
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل‌های چند عاملی (Multi-Agent Systems)
  • 4. معماری عامل‌های یادگیرنده چند عاملی (MARL)
  • 5. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 6. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایداری در حمل و نقل
  • 7. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در حمل و نقل پایدار
  • 8. مدل‌سازی تقاضا و عرضه در سیستم‌های حمل و نقل
  • 9. بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل
  • 10. مدیریت ترافیک شهری با استفاده از MARL
  • 11. کنترل سیگنال‌های ترافیکی هوشمند
  • 12. بهینه‌سازی جریان ترافیک در تقاطع‌ها
  • 13. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 14. مدیریت پارکنیگ هوشمند
  • 15. سیستم‌های حمل و نقل عمومی هوشمند
  • 16. بهینه‌سازی مسیر اتوبوس‌ها و تاکسی‌ها
  • 17. زمان‌بندی حمل و نقل عمومی
  • 18. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 19. سیستم‌های اشتراک‌گذاری خودرو و دوچرخه
  • 20. مدل‌سازی رفتار کاربران در سیستم‌های حمل و نقل
  • 21. تأثیر عوامل محیطی بر تصمیمات حمل و نقل
  • 22. بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش آلایندگی
  • 23. توسعه زیرساخت‌های حمل و نقل پایدار
  • 24. نقش انرژی‌های تجدیدپذیر در حمل و نقل
  • 25. مدیریت انرژی در وسایل نقلیه الکتریکی
  • 26. طراحی شبکه‌های شارژ خودروهای الکتریکی
  • 27. امنیت در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 28. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل
  • 29. اخلاق در هوش مصنوعی و حمل و نقل
  • 30. مدل‌سازی ریسک و عدم قطعیت در حمل و نقل
  • 31. استفاده از شبیه‌سازی برای ارزیابی سیستم‌ها
  • 32. معماری نرم‌افزاری برای سیستم‌های MARL در حمل و نقل
  • 33. پروتکل‌های ارتباطی عامل‌ها
  • 34. یادگیری مشارکتی در MARL
  • 35. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 36. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 37. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 38. الگوریتم‌های Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 39. الگوریتم‌های Policy Gradient (PG)
  • 40. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 41. الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 42. الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 43. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی (NLP) در حمل و نقل
  • 44. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل ترافیک
  • 45. تشخیص و ردیابی وسایل نقلیه
  • 46. تحلیل رفتار رانندگان
  • 47. سیستم‌های حمل و نقل خودمختار
  • 48. ملاحظات ایمنی در وسایل نقلیه خودران
  • 49. تأثیر وسایل نقلیه خودران بر زیرساخت‌ها
  • 50. مدیریت یکپارچه حمل و نقل شهری
  • 51. همکاری بین عامل‌ها در MARL
  • 52. حل تعارضات بین عامل‌ها
  • 53. هماهنگی در صفوف ترافیکی
  • 54. بهینه‌سازی پویای پارکینگ
  • 55. سیستم‌های پرداخت هوشمند در حمل و نقل
  • 56. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) در حمل و نقل
  • 57. تجسم داده‌ها و نتایج شبیه‌سازی
  • 58. ارزیابی اقتصادی سیستم‌های حمل و نقل پایدار
  • 59. تحلیل هزینه-فایده پروژه‌های حمل و نقل
  • 60. تأثیرات اجتماعی و زیست‌محیطی حمل و نقل
  • 61. نقش سیاست‌گذاری در ارتقاء حمل و نقل پایدار
  • 62. مقررات و استانداردهای ملی حمل و نقل
  • 63. فناوری‌های نوظهور در حمل و نقل (مانند هایپرلوپ)
  • 64. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده حمل و نقل
  • 65. یادگیری تقویتی برای مدیریت اضطراری در حمل و نقل
  • 66. مدیریت واکنش به حوادث ترافیکی
  • 67. بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین
  • 68. حمل و نقل بار و کالا
  • 69. نقش داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 70. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا
  • 71. بهینه‌سازی توزیع بسته‌ها
  • 72. سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی مبتنی بر تقاضا
  • 73. مدیریت ناوگان تحویل
  • 74. مدل‌سازی رفتار کاربران در پلتفرم‌های اشتراکی
  • 75. تحلیل تأثیر تغییرات آب و هوایی بر حمل و نقل
  • 76. استراتژی‌های سازگاری و تاب‌آوری
  • 77. بهینه‌سازی مسیر در شرایط آب و هوایی متغیر
  • 78. توسعه مدل‌های پیشرفته MARL
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ترکیبی
  • 80. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های پایداری
  • 81. یادگیری تقویتی برای تعامل انسان و عامل
  • 82. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 83. آموزش و ارتقاء مهارت نیروی انسانی در حمل و نقل
  • 84. برنامه‌ریزی بلندمدت برای سیستم‌های حمل و نقل
  • 85. ارزیابی پایایی بلندمدت مدل‌های MARL
  • 86. مطالعات موردی سیستم‌های موفق MARL در حمل و نقل
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 88. آینده پژوهی در حوزه حمل و نقل هوشمند و پایدار
  • 89. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل ریلی
  • 90. مدیریت ترافیک هوایی با استفاده از MARL
  • 91. بهینه‌سازی مسیرهای دریایی
  • 92. کاربرد MARL در حمل و نقل درون شهری با پهپاد
  • 93. مدیریت ترافیک در سکونتگاه‌های هوشمند
  • 94. سیستم‌های حمل و نقل برای افراد کم‌توان
  • 95. طراحی ایستگاه‌های حمل و نقل پایدار
  • 96. بهینه‌سازی زمان انتظار مسافران
  • 97. تأثیر فرهنگ ترافیکی بر کارایی سیستم‌ها
  • 98. مدل‌سازی رفتار انسان در سیستم‌های حمل و نقل
  • 99. یادگیری تقویتی برای مدیریت اضطراری در حمل و نقل شهری
  • 100. بهینه‌سازی دسترسی به حمل و نقل عمومی
تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی حمل و نقل پیش‌بینی تقاضا سیستم‌های حمل و نقل هوشمند شبکه‌های حمل و نقل مدیریت حمل و نقل پایدار هوش مصنوعی در حمل و نقل یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.