کتاب پیادهسازی MARL در زیرساختهای حمل و نقل جهانی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پیادهسازی MARL در زیرساختهای حمل و نقل جهانی
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. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و کاربرد آن در سیستمهای مقیاس بزرگ
- 2. مدلسازی سامانههای حملونقل جهانی به عنوان محیطهای چندعامل مارکوف (Dec-POMDP)
- 3. چالشهای مقیاسپذیری و نفرین ابعاد در مدیریت ترافیک قارهای
- 4. معماریهای یادگیری غیرمتمرکز و یادگیری مشارکتی در سیستمهای ترابری
- 5. روشهای یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در مدیریت ناوگان جهانی
- 6. پیشبینی تقاضای سفر در مقیاس کلان با استفاده از مدلهای یادگیری عمیق
- 7. تلفیق پیشبینی تقاضا با تصمیمگیری عاملهای هوشمند ترافیکی
- 8. بهینهسازی جریان ترافیک در شبکه راهها و شاهراههای بینالمللی با MARL
- 9. مدیریت هوشمند خطوط هوایی، فرودگاهها و کنترل ترافیک هوایی (ATC)
- 10. هماهنگی عاملهای خودران در شبکههای حملونقل لجستیک و زنجیره تامین جهانی
- 11. کنترل هوشمند تقاطعهای شهری و بزرگراهی به صورت شبکهای و پیوسته
- 12. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه الکتریکی و ایستگاههای شارژ در مقیاس کلان
- 13. تعادلیابی و قیمتگذاری پویا (Dynamic Pricing) در سامانههای حملونقل عمومی
- 14. مدیریت بحران و واکنش خودکار به تصادفات و انسدادهای جادهای
- 15. شبیهسازیهای مقیاسپذیر ترافیکی با ابزارهای پیشرفته (SUMO و CityFlow)
- 16. توسعه محیطهای شبیهسازی توزیعشده برای آموزش مدلهای MARL قارهای
- 17. طراحی تابآوری و پایداری در شبکههای حملونقل در برابر اختلالات ناخواسته
- 18. مدیریت مصرف انرژی و کاهش انتشار کربن در ناوگان حملونقل جهانی
- 19. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و سازگاری مدلها با شهرهای مختلف
- 20. پیادهسازی الگوریتمهای گرادیان خطمشی چندعامله (Multi-Agent PPO) در ترافیک
- 21. بررسی و رفع چالش غیرایستایی (Non-stationarity) در محیطهای حملونقل پویا
- 22. مدیریت ارتباطات و تبادل داده میان عاملها در پهنههای جغرافیایی وسیع
- 23. بهینهسازی توزیع بار و مدیریت ترافیک باری (Freight Transport) بینالمللی
- 24. امنیت سایبری و پایداری الگوریتمهای هوش مصنوعی در زیرساختهای حیاتی ترابری
- 25. مستندسازی، ارزیابی عملکرد و پایش مداوم مدلهای MARL در محیطهای واقعی
تگها:
Autonomous Systems
Deep Reinforcement Learning
Demand Forecasting
Intelligent Transportation Systems
MARL
Multi-Agent Reinforcement Learning
Urban Mobility
پیشبینی تقاضا
ترافیک هوشمند
حمل و نقل هوشمند
سیستمهای حمل و نقل
مدیریت ترافیک
هوش مصنوعی
یادگیری تقویتی چندعامله
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.