کتاب مبانی و تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله در حل مسائل ازدحام 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 مبانی و تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله در حل مسائل ازدحام

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ازدحام

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. فضای حالت و عمل در مسائل ازدحام
  • 6. مدل‌سازی پویایی ترافیک
  • 7. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ترافیک
  • 8. تکنیک‌های یادگیری Q-Learning برای مسائل ازدحام
  • 9. یادگیری Q-Learning توزیع‌شده
  • 10. یادگیری Deep Q-Network (DQN) برای مسائل ازدحام
  • 11. تکنیک‌های بازی‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. یادگیری Actor-Critic برای مسائل ازدحام
  • 13. مدل‌های Policy Gradient در مسائل ازدحام
  • 14. یادگیری تقویتی با تطبیق‌پذیری زمانی
  • 15. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 16. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 17. مدل‌سازی تعامل عامل‌ها
  • 18. هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های ازدحام
  • 19. رقابت عامل‌ها در سیستم‌های ازدحام
  • 20. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 21. کنترل چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 22. مدیریت تقاطع‌های خودکار
  • 23. بهینه‌سازی مسیر در سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 24. کاهش ازدحام در شبکه‌های مخابراتی
  • 25. مدیریت منابع در سیستم‌های ابری
  • 26. بهینه‌سازی صف‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 27. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 28. کنترل ربات‌های همکار
  • 29. مسائل هماهنگی در رباتیک
  • 30. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های هوشمند
  • 31. مدیریت مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 32. بهینه‌سازی تولید و توزیع انرژی
  • 33. یادگیری تقویتی برای بازار سهام
  • 34. پیش‌بینی قیمت سهام با یادگیری تقویتی
  • 35. مدیریت پرتفوی سهام
  • 36. یادگیری تقویتی در بازی‌های کامپیوتری
  • 37. توسعه عامل‌های هوشمند برای بازی‌ها
  • 38. یادگیری تقویتی در ربات‌های پرنده
  • 39. کنترل پرواز پهپادها
  • 40. بهینه‌سازی مسیر پرواز
  • 41. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 42. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 43. هماهنگی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 44. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 45. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تأمین
  • 46. مدیریت موجودی با یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده پویا
  • 48. مدل‌سازی تغییرات محیطی
  • 49. تطبیق عامل‌ها با محیط‌های متغیر
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 51. استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 52. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 53. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 54. یادگیری تقویتی با نظارت انسانی
  • 55. یادگیری تقویتی برای مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 56. ترکیب یادگیری تقویتی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 57. حل مسائل پیچیده با رویکردهای ترکیبی
  • 58. یادگیری تقویتی برای مسائل زمان‌بندی
  • 59. زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 60. بهینه‌سازی زمان‌بندی در تولید
  • 61. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران
  • 62. پیش‌بینی و مدیریت بلایای طبیعی
  • 63. بهینه‌سازی تخصیص منابع در بحران
  • 64. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری
  • 65. تشخیص نفوذ در شبکه‌ها
  • 66. مدیریت رفتار غیرعادی در سیستم‌ها
  • 67. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. بهبود سیستم‌های توصیه‌گر
  • 69. شخصی‌سازی تجربیات کاربری
  • 70. یادگیری تقویتی برای ربات‌های صنعتی
  • 71. اتوماسیون فرآیندهای تولید
  • 72. کنترل کیفیت در خطوط تولید
  • 73. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های سلامت
  • 74. مدیریت درمان بیماران
  • 75. بهینه‌سازی تخصیص منابع درمانی
  • 76. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه
  • 77. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های ارتباطی
  • 78. مدیریت پهنای باند در شبکه‌ها
  • 79. یادگیری تقویتی برای مسائل تخصیص منابع
  • 80. تخصیص پویا منابع در سیستم‌های محاسباتی
  • 81. مدیریت منابع در محیط‌های مجازی
  • 82. یادگیری تقویتی برای مسائل زمان‌بندی منابع
  • 83. زمان‌بندی وظایف در پردازش موازی
  • 84. بهینه‌سازی استفاده از پردازنده‌ها
  • 85. یادگیری تقویتی برای مسائل کنترل سیستم
  • 86. کنترل پایدار سیستم‌های پویا
  • 87. تنظیم پارامترهای کنترلی
  • 88. یادگیری تقویتی برای مسائل تشخیص الگو
  • 89. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 90. طبقه‌بندی داده‌ها با یادگیری تقویتی
  • 91. یادگیری تقویتی برای مسائل مسیریابی پویا
  • 92. مسیریابی در شبکه‌های متغیر
  • 93. بهینه‌سازی مسیر در زمان واقعی
  • 94. یادگیری تقویتی برای مسائل تخصیص وظایف
  • 95. تخصیص بهینه وظایف به عامل‌ها
  • 96. مدیریت کار در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 97. یادگیری تقویتی برای مسائل پیش‌بینی
  • 98. پیش‌بینی تقاضا در سیستم‌های لجستیکی
  • 99. پیش‌بینی رویدادها در شبکه‌ها
  • 100. یادگیری تقویتی برای مسائل بهینه‌سازی انرژی
تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی ازدحام سیستم‌های چندعامله کنترل ازدحام مدل‌سازی ازدحام هوش مصنوعی در ترافیک یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.