کتاب روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل توزیع انرژی 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 روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل توزیع انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت مدیریت منابع پراکنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع هوشمند و مدیریت انرژی
  • 2. مرور منابع پراکنده تولید انرژی (DERs) و نقش آن‌ها در شبکه‌های توزیع
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 4. محیط‌های یادگیری تقویتی در کنترل توزیع انرژی
  • 5. تابع پاداش در کنترل توزیع انرژی: طراحی و بهینه‌سازی
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 7. چالش‌های MARL در مقایسه با RL تک‌عامله
  • 8. انواع معماری‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی
  • 9. الگوریتم‌های پایه MARL: Q-learning مستقل، Actor-Critic مستقل
  • 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 12. الگوریتم‌های ترکیبی در MARL
  • 13. ارتباط و هماهنگی در MARL: روش‌های مبتنی بر ارتباط
  • 14. روش‌های یادگیری جمعی در MARL
  • 15. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL برای کنترل توزیع انرژی
  • 16. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow یا PyTorch
  • 17. شبیه‌سازی شبکه‌های توزیع هوشمند برای آموزش MARL
  • 18. محیط‌های شبیه‌سازی رایج برای MARL در سیستم‌های قدرت
  • 19. طراحی تابع پاداش برای مدیریت بار در شبکه‌های توزیع
  • 20. کنترل ولتاژ با استفاده از MARL
  • 21. بهینه‌سازی جریان توان با استفاده از MARL
  • 22. مدیریت تقاضای پاسخ‌گرا (Demand Response) با استفاده از MARL
  • 23. کنترل ذخیره‌سازهای انرژی با استفاده از MARL
  • 24. استفاده از MARL برای افزایش قابلیت اطمینان شبکه
  • 25. استفاده از MARL برای کاهش تلفات توان
  • 26. بهینه‌سازی هزینه انرژی با استفاده از MARL
  • 27. امنیت سایبری در MARL برای کنترل توزیع انرژی
  • 28. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL برای شبکه‌های بزرگ
  • 29. استفاده از الگوریتم‌های جستجوی تکاملی با MARL
  • 30. بهینه‌سازی چندهدفه در MARL برای کنترل توزیع انرژی
  • 31. استفاده از یادگیری انتقالی در MARL
  • 32. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در کنترل توزیع انرژی
  • 33. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 34. استفاده از MARL برای مدیریت میکروگریدها
  • 35. کنترل توزیع انرژی در حضور منابع تجدیدپذیر متناوب
  • 36. استفاده از MARL برای برنامه‌ریزی تولید و توزیع انرژی
  • 37. تکنیک‌های افزایش پایداری MARL در محیط‌های پویا
  • 38. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در کنترل توزیع انرژی
  • 39. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL برای کاربردهای خاص
  • 40. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 41. مباحث پیشرفته در MARL: بازی‌های تعادلی، نظریه بازی
  • 42. کاربردهای نوظهور MARL در سیستم‌های انرژی هوشمند
تگ‌ها: MARL PyTorch TensorFlow انرژی‌های تجدیدپذیر بهینه‌سازی سیستم‌های قدرت پاسخگویی به تقاضا شبکه توزیع هوشمند کنترل توزیع انرژی مدیریت انرژی مدیریت بار منابع پراکنده میکروگرید هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.