کتاب پیاده‌سازی MARL در زیرساخت‌های حمل و نقل جهانی 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 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.