کتاب راهنمای عملی یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسان حمل و نقل قاره‌ای 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 راهنمای عملی یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسان حمل و نقل قاره‌ای

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها در حمل و نقل
  • 3. عوامل و محیط در سیستم‌های حمل و نقل
  • 4. هدف‌گذاری و پاداش‌دهی در یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌سازی فضای حالت در حمل و نقل
  • 6. نمایان‌سازی عملیات در حمل و نقل
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 8. یادگیری Q-learning برای تصمیم‌گیری
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. کاربرد DQN در بهینه‌سازی ترافیک
  • 11. یادگیری Policy Gradient
  • 12. الگوریتم Actor-Critic
  • 13. کاربرد Actor-Critic در کنترل ترافیک
  • 14. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 15. مدل‌های یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حمل و نقل
  • 16. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 17. بهینه‌سازی سیگنال‌های ترافیکی با یادگیری تقویتی
  • 18. مدیریت جریان ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 19. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 20. بهینه‌سازی مسیریابی در حمل و نقل
  • 21. یادگیری تقویتی برای وسایل نقلیه خودران
  • 22. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 23. یادگیری تقویتی در حمل و نقل عمومی
  • 24. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها
  • 25. بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل
  • 26. یادگیری تقویتی برای لجستیک و زنجیره تأمین
  • 27. بهینه‌سازی انبارداری با یادگیری تقویتی
  • 28. مدیریت حمل و نقل دریایی
  • 29. یادگیری تقویتی در بنادر
  • 30. مدیریت حمل و نقل ریلی
  • 31. بهینه‌سازی حرکت قطارها
  • 32. یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوایی
  • 33. مدیریت ترافیک هوایی
  • 34. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 35. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تغییر مسیر
  • 36. مدیریت تقاطع‌های هوشمند
  • 37. بهینه‌سازی دسترسی به ایستگاه‌های شارژ خودروهای برقی
  • 38. یادگیری تقویتی برای مدیریت تقاضا در حمل و نقل
  • 39. مدل‌سازی تعاملات بین عوامل در حمل و نقل
  • 40. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 41. بهینه‌سازی الگوریتم‌های اشتراک‌گذاری سفر
  • 42. مدیریت پارک خودرو با یادگیری تقویتی
  • 43. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل ایمن
  • 44. کاهش تصادفات با یادگیری تقویتی
  • 45. مدیریت حوادث و بحران در حمل و نقل
  • 46. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل پایدار
  • 47. بهینه‌سازی مصرف سوخت در حمل و نقل
  • 48. کاهش آلودگی هوا با یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل شهری
  • 50. بهینه‌سازی حمل و نقل در مناطق پرترافیک
  • 51. مدیریت حمل و نقل در ساعات اوج
  • 52. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل بین‌شهری
  • 53. بهینه‌سازی مسیرهای طولانی
  • 54. مدیریت حمل و نقل کالا
  • 55. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل مسافر
  • 56. بهینه‌سازی تجربه سفر مسافران
  • 57. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل ادغام شده
  • 58. همکاری بین حالت‌های مختلف حمل و نقل
  • 59. یادگیری تقویتی در زمان واقعی
  • 60. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 61. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 62. مدل‌سازی عدم قطعیت در حمل و نقل
  • 63. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 64. معیارهای ارزیابی در حمل و نقل
  • 65. شبیه‌سازی محیط‌های حمل و نقل
  • 66. ساخت محیط‌های شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
  • 67. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 68. مطالعات موردی یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی
  • 70. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 71. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 72. حریم خصوصی در داده‌های حمل و نقل
  • 73. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حمل و نقل مقاوم
  • 74. مقاومت در برابر حملات سایبری
  • 75. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل عادلانه
  • 76. دسترسی برابر به حمل و نقل
  • 77. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل شخصی‌سازی شده
  • 78. تطبیق با نیازهای فردی
  • 79. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل سبز
  • 80. ترویج حمل و نقل دوستدار محیط زیست
  • 81. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل هوشمند و متصل
  • 82. ارتباط بین خودروها و زیرساخت‌ها
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارکینگ هوشمند
  • 84. مدیریت تقاضای پارکینگ
  • 85. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل اضطراری
  • 86. پاسخگویی سریع به حوادث
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک دوچرخه‌ها و موتورسیکلت‌ها
  • 88. ادغام با سایر حالت‌های حمل و نقل
  • 89. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی حمل و نقل اضطراری
  • 90. تخصیص بهینه منابع در مواقع بحران
  • 91. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل در مناطق روستایی
  • 92. بهبود دسترسی در مناطق کم‌برخوردار
  • 93. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل متحرک
  • 94. مدیریت فضا در وسایل نقلیه متحرک
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 96. تصمیم‌گیری در مورد ساخت و نگهداری
  • 97. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی خرابی زیرساخت‌ها
  • 98. تعمیر و نگهداری پیشگیرانه
  • 99. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک عابر پیاده
  • 100. ایمنی و جریان عابرین پیاده
تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی حمل و نقل حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل قاره‌ای شبکه‌های حمل و نقل مدیریت حمل و نقل مهندسی 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.