کتاب بهینه‌سازی طرح‌ریزی فضایی و توسعه حمل و نقل ملی با یادگیری تقویتی عمیق 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 بهینه‌سازی طرح‌ریزی فضایی و توسعه حمل و نقل ملی با یادگیری تقویتی عمیق

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 الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی عمیق در بهینه‌سازی طرح‌ریزی فضایی
  • 2. آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق برای مسائل فضایی
  • 3. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. حالت، عمل و پاداش در بهینه‌سازی طرح‌ریزی فضایی
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 6. الگوریتم Q-Learning عمیق (DQN)
  • 7. پیاده‌سازی DQN برای مسائل طرح‌ریزی فضایی
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 9. الگوریتم Actor-Critic
  • 10. پیاده‌سازی Actor-Critic برای مسائل طرح‌ریزی فضایی
  • 11. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid RL)
  • 12. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای طرح‌ریزی فضایی
  • 13. مدل‌سازی شبکه‌های حمل و نقل شهری
  • 14. شاخص‌های کلیدی عملکرد در حمل و نقل شهری
  • 15. تعریف توابع پاداش مناسب برای حمل و نقل
  • 16. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک
  • 17. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با RL
  • 18. مدل‌سازی پویای جریان ترافیک
  • 19. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع حمل و نقل
  • 20. بهینه‌سازی مسیر اتوبوس با RL
  • 21. مدیریت تقاضا و عرضه در حمل و نقل عمومی
  • 22. یادگیری تقویتی برای تخصیص تاکسی‌های اینترنتی
  • 23. بهینه‌سازی موقعیت ایستگاه‌های حمل و نقل عمومی
  • 24. تحلیل داده‌های حمل و نقل با یادگیری ماشین
  • 25. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل با شبکه‌های عصبی
  • 26. یادگیری تقویتی برای توسعه زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 27. ارزیابی تأثیر طرح‌ریزی فضایی بر حمل و نقل
  • 28. مدل‌سازی اثرات اقتصادی طرح‌ریزی فضایی
  • 29. مدل‌سازی اثرات اجتماعی طرح‌ریزی فضایی
  • 30. مدل‌سازی اثرات زیست‌محیطی طرح‌ریزی فضایی
  • 31. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی کاربری زمین
  • 32. بهینه‌سازی توزیع کاربری‌های مختلف زمین
  • 33. مدل‌سازی تعاملات بین کاربری زمین و حمل و نقل
  • 34. یادگیری تقویتی برای توسعه مناطق شهری جدید
  • 35. بهینه‌سازی دسترسی به خدمات شهری
  • 36. مدیریت تراکم جمعیت و طرح‌ریزی فضایی
  • 37. یادگیری تقویتی برای ایجاد مناطق مسکونی پایدار
  • 38. بهینه‌سازی توزیع فضایی مسکن و شغل
  • 39. مدل‌سازی تأثیر حمل و نقل بر رشد اقتصادی مناطق
  • 40. یادگیری تقویتی برای اولویت‌بندی پروژه‌های حمل و نقل
  • 41. تحلیل هزینه-فایده پروژه‌های حمل و نقل
  • 42. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های حمل و نقل
  • 43. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران در حمل و نقل
  • 44. بهینه‌سازی مسیرهای امدادرسانی
  • 45. مدل‌سازی واکنش سیستم حمل و نقل به رویدادهای غیرمنتظره
  • 46. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 47. کاربرد سنسورها و اینترنت اشیا در حمل و نقل
  • 48. بهینه‌سازی تبادل اطلاعات بین وسایل نقلیه
  • 49. یادگیری تقویتی برای خودروهای خودران
  • 50. مدل‌سازی رفتار خودروهای خودران در ترافیک
  • 51. ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 52. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل عمومی یکپارچه
  • 53. ترکیب مدها و شبکه‌های حمل و نقل
  • 54. بهینه‌سازی تجربه سفر مسافران
  • 55. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی خطوط مترو
  • 56. بهینه‌سازی ایستگاه‌ها و مسیرهای مترو
  • 57. مدل‌سازی ظرفیت و تقاضای مترو
  • 58. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی مسیرهای دوچرخه‌سواری
  • 59. بهینه‌سازی ایمنی و دسترسی مسیرهای دوچرخه
  • 60. تشویق به استفاده از حمل و نقل پایدار
  • 61. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارکینگ
  • 62. بهینه‌سازی تخصیص فضای پارکینگ
  • 63. پیش‌بینی تقاضای پارکینگ
  • 64. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی لجستیک شهری
  • 65. بهینه‌سازی مسیرهای توزیع کالا
  • 66. کاهش ترافیک ناشی از حمل و نقل بار
  • 67. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی مسیرهای پیاده‌روی
  • 68. بهبود دسترسی و ایمنی برای عابران پیاده
  • 69. طراحی فضاهای عمومی شهری
  • 70. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در حمل و نقل
  • 71. بهینه‌سازی مصرف سوخت در ناوگان حمل و نقل
  • 72. استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر در حمل و نقل
  • 73. یادگیری تقویتی برای ارزیابی تأثیر تغییرات اقلیمی بر حمل و نقل
  • 74. مدل‌سازی تاب‌آوری سیستم حمل و نقل
  • 75. تطبیق طرح‌ریزی با شرایط متغیر
  • 76. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی طرح‌ریزی فضایی در مناطق کلان‌شهری
  • 77. تعامل بین مناطق مختلف شهری
  • 78. مدیریت جریان جمعیت بین شهر و حومه
  • 79. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی مناطق صنعتی
  • 80. بهینه‌سازی دسترسی به مواد اولیه و بازار
  • 81. مدیریت اثرات زیست‌محیطی صنایع
  • 82. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی مناطق گردشگری
  • 83. بهینه‌سازی دسترسی به جاذبه‌های گردشگری
  • 84. مدیریت تأثیر گردشگری بر محیط و جامعه
  • 85. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی مناطق روستایی
  • 86. بهبود دسترسی به خدمات و بازار برای روستاییان
  • 87. توسعه پایدار در مناطق روستایی
  • 88. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی مناطق ساحلی
  • 89. مدیریت چالش‌های خاص مناطق ساحلی
  • 90. توسعه پایدار در نواحی ساحلی
  • 91. یادگیری تقویتی برای طرح‌ریزی مناطق کوهستانی
  • 92. مدیریت دسترسی و توسعه در مناطق کوهستانی
  • 93. حفاظت از محیط زیست در مناطق کوهستانی
  • 94. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی طرح‌ریزی شهرهای هوشمند
  • 95. یکپارچه‌سازی داده‌ها و خدمات شهری
  • 96. بهبود کیفیت زندگی شهروندان
  • 97. یادگیری تقویتی برای ارزیابی و بهبود طرح‌های موجود
  • 98. شناسایی نقاط ضعف و قوت طرح‌های فضایی
  • 99. پیشنهاد راهکارهای بهبود
  • 100. یادگیری تقویتی برای مدل‌سازی رفتار کاربران حمل و نقل
تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning MARL بهینه‌سازی حمل و نقل حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل ملی طرح‌ریزی فضایی مدیریت حمل و نقل یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.