کتاب تکنیکهای پیشرفته MARL برای حل مسائل پیچیده شهری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تکنیکهای پیشرفته MARL برای حل مسائل پیچیده شهری
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینهسازی سیستمهای هوشمند شهری
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری تقویتی چندعامله در شهرهای هوشمند
- 2. چالشهای MARL در سیستمهای شهری پیچیده
- 3. بررسی کاربردهای MARL در مدیریت ترافیک شهری
- 4. بهینهسازی چراغهای راهنمایی با MARL
- 5. مدیریت هوشمند پارکینگ با استفاده از MARL
- 6. تخصیص منابع انرژی در شبکههای هوشمند شهری با MARL
- 7. کنترل و بهینهسازی سیستمهای حمل و نقل عمومی با MARL
- 8. مدیریت پسماند شهری با استفاده از MARL
- 9. پیشبینی و مدیریت ازدحام ترافیک با MARL
- 10. بهینهسازی مصرف انرژی ساختمانها با MARL
- 11. تامین امنیت شهری با استفاده از MARL و پهپادها
- 12. مدیریت کیفیت هوا با استفاده از MARL
- 13. تخصیص بهینه ناوگان وسایل نقلیه اشتراکی با MARL
- 14. مدلسازی رفتارهای پیچیده در محیطهای شهری برای MARL
- 15. الگوریتمهای مبتنی بر ارزش در MARL برای کاربردهای شهری
- 16. الگوریتمهای مبتنی بر سیاست در MARL برای کاربردهای شهری
- 17. الگوریتمهای Actor-Critic در MARL برای کاربردهای شهری
- 18. استفاده از یادگیری عمیق تقویتی چندعامله (Deep MARL)
- 19. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) در MARL برای دادههای سری زمانی شهری
- 20. شبکههای عصبی پیچشی (CNN) در MARL برای پردازش دادههای تصویری شهری
- 21. استفاده از حافظه بلندمدت (LSTM) در MARL برای پیشبینیهای شهری
- 22. تکنیکهای Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE) در MARL
- 23. تکنیکهای Value Decomposition در MARL
- 24. تکنیکهای Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
- 25. تکنیکهای Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
- 26. تکنیکهای QMIX در MARL
- 27. تکنیکهای VDN در MARL
- 28. استراتژیهای همکاری و رقابت در MARL
- 29. طراحی پاداش در MARL برای سیستمهای شهری
- 30. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای کاربردهای شهری
- 31. حلقه بازخورد انسانی (Human-in-the-Loop Reinforcement Learning) در MARL
- 32. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در MARL برای الگوبرداری از رفتارهای انسانی
- 33. تکنیکهای کاهش ابعاد در MARL برای دادههای بزرگ شهری
- 34. روشهای مقابله با عدم قطعیت در محیطهای شهری در MARL
- 35. ارزیابی و مقایسه الگوریتمهای MARL در سناریوهای شهری
- 36. شبیهسازی محیطهای شهری برای آموزش الگوریتمهای MARL
- 37. پیادهسازی MARL با استفاده از کتابخانههای TensorFlow و PyTorch
- 38. استفاده از OpenAI Gym برای توسعه MARL در محیطهای شهری
- 39. مسائل اخلاقی و چالشهای مربوط به حریم خصوصی در MARL شهری
- 40. بهینهسازی چندهدفه در MARL برای سیستمهای شهری
- 41. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning) در MARL
- 42. تکنیکهای نمونهبرداری آفلاین (Offline Reinforcement Learning) در MARL
- 43. استفاده از گرافهای دانش (Knowledge Graphs) در MARL برای درک بهتر محیط شهری
- 44. بهینهسازی توزیع منابع با MARL در شرایط اضطراری شهری
- 45. مدیریت ازدحام در رویدادهای بزرگ شهری با MARL
- 46. تکنیکهای Federated MARL برای حفظ حریم خصوصی دادهها
- 47. بهینهسازی شبکههای حسگر شهری با MARL
- 48. پیشبینی و پیشگیری از جرم و جنایت با MARL
- 49. بهینهسازی سیستمهای روشنایی شهری با MARL
تگها:
Deep RL
MARL
Multi-Agent RL
Reinforcement Learning
Smart Cities
Urban Optimization
انرژی
بهینهسازی شهری
ترافیک
حمل و نقل
شهر هوشمند
محیط زیست
هوش مصنوعی
یادگیری تقویتی چندعامله
یادگیری عمیق
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.