کتاب بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی در حمل و نقل هوشمند با MARL 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 بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی در حمل و نقل هوشمند با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس کلان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. جایگاه MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 2. تعریف مسئلهٔ مشترک مسیر، زمان‌بندی و تخصیص منابع
  • 3. معماری لایه‌ای مدیریت ترافیک و عامل‌های تصمیم‌گیر
  • 4. نمایش شبکهٔ jalan به‌صورت گراف دینامیک
  • 5. شاخص‌های جریان، چگالی، سرعت و تأخیر ترافیک
  • 6. مدل‌سازی تقاضای پویای سفر در مقیاس کلان
  • 7. فرمول‌بندی بهینه‌سازی مسیر به‌صورت مسئلهٔ تصمیم‌گیری
  • 8. فرمول‌بندی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 9. فرمول‌بندی زمان‌بندی ناوگان و اعزام وسایل نقلیه
  • 10. چالش‌های بهینه‌سازی توأمان مسیر و زمان‌بندی
  • 11. مرور یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 12. محدودیت‌های کنترل متمرکز در شبکه‌های بزرگ
  • 13. دسته‌بندی روش‌های MARL
  • 14. مدل Dec-POMDP برای محیط ترافیک
  • 15. آموزش متمرکز و اجرا غیرمتمرکز
  • 16. ناپایداری محیط در یادگیری چندعامله
  • 17. تصمیم‌گیری با مشاهدهٔ جزئی
  • 18. تخصیص اعتبار در سیستم‌های چندتقاطع و چندوسیله
  • 19. هماهنگی میان عامل‌ها و پرهیز از تصمیم‌های متعارض
  • 20. ارتباط و اشتراک‌گذاری اطلاعات میان عامل‌ها
  • 21. تعادل‌های بازی و کارایی سیستم
  • 22. طراحی پاداش فردی، جمعی و مبتنی بر شلوغی
  • 23. یادگیری تقویتی مقید و الزامات ایمنی
  • 24. انتخاب سطح عامل‌ها در وسایل نقلیه، تقاطع‌ها و پهنه‌ها
  • 25. طراحی فضای حالت و مشاهده برای عامل‌های ترافیکی
  • 26. طراحی فضای اقدام گسسته و پیوسته
  • 27. مدل‌سازی زمان سفر تصادفی و دینامیک محیط
  • 28. پیش‌بینی تقاضا و زمان سفر برای تصمیم‌گیری
  • 29. عامل‌های ناهمگن و اولویت‌های متفاوت کاربران
  • 30. یادگیری Q چندعامله و Q-learning مستقل
  • 31. تجزیهٔ مقدار با VDN
  • 32. تجزیهٔ مقدار با QMIX
  • 33. روش QTRAN و محدودیت‌های نمایش ارزش مشترک
  • 34. الگوریتم MADDPG برای اقدام‌های پیوسته
  • 35. یادگیری سیاست چندعامله با MAPPO
  • 36. پاداش ضدواقعی و COMA
  • 37. یادگیری میانگین‌میدان برای جمعیت‌های بزرگ
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر گراف
  • 39. MARL سلسله‌مراتبی برای کنترل شبکه‌های کلان
  • 40. MARL مدل‌مبنا در شبیه‌سازی ترافیک
  • 41. یادگیری آفلاین چندعامله از داده‌های ترافیکی
  • 42. انتقال از یادگیری آفلاین به بهره‌برداری آنلاین
  • 43. یادگیری از رفتارهای کارشناس و نمایش تقلیدی
  • 44. مسیریابی پویای کوتاه‌ترین مسیر با MARL
  • 45. مسیریابی آگاه از ازدحام و ظرفیت لینک‌ها
  • 46. مسیریابی چندهدفه بر اساس زمان، انرژی و قابلیت اطمینان
  • 47. مسیریابی مقاوم در برابر عدم قطعیت تقاضا و حادثه
  • 48. تخصیص جریان چندمبدأ-مقصد در شبکه
  • 49. اعزام و متوازن‌سازی ناوگان وسایل نقلیه
  • 50. سامانه‌های پیشنهاد مسیر و اثر نرخ پیروی کاربران
  • 51. اثرات تعادلی، ازدحام القایی و پارادوکس براس
  • 52. عدالت و توزیع متوازن تأخیر میان کاربران و مناطق
  • 53. کنترل تطبیقی تقاطع منفرد با MARL
  • 54. انتخاب ترتیب فازها و زمان سبز در تقاطع‌ها
  • 55. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در شریان‌ها
  • 56. هماهنگی سیگنال‌ها در شبکه‌های چندتقاطعی
  • 57. اولویت‌دهی به وسایل نقلیهٔ امدادی و اضطراری
  • 58. اولویت‌دهی به حمل‌ونقل عمومی و وسایل نقلیهٔ مشترک
  • 59. مدیریت عابران پیاده، دوچرخه‌ها و کاربران آسیب‌پذیر
  • 60. پاسخ هماهنگ به تصادف، حادثه و بسته‌شدن مسیر
  • 61. فرمول‌بندی بهینه‌سازی یکپارچهٔ مسیر و سیگنال
  • 62. طراحی اقدام‌های مشترک و وابستگی‌های فضایی
  • 63. تخصیص اعتبار در کنترل توأمان مسیر و زمان‌بندی
  • 64. کنترل سلسله‌مراتبی چندمقیاس زمانی
  • 65. تجزیهٔ شبکه به زیرناحیه‌های هماهنگ
  • 66. مقیاس‌پذیری، محاسبهٔ توزیع‌شده و زمان واقعی
  • 67. انتقال سیاست میان شهرها و سناریوهای ترافیکی
  • 68. زمان‌بندی حرکت و اعزام اتوبوس‌ها با MARL
  • 69. زمان‌بندی ناوگان سرویس درخواستی و اشتراک سفر
  • 70. مسیریابی و زمان‌بندی حمل‌ونقل بار و تحویل شهری
  • 71. مسیریابی ناوگان الکتریکی و زمان‌بندی شارژ
  • 72. هماهنگی ناوگان‌های ترکیبی سواری، عمومی و باری
  • 73. شبیه‌سازی با SUMO و CityFlow
  • 74. تولید سناریوهای تقاضا، حادثه و شرایط ویژه
  • 75. معیارهای سفر، شبکه، محیط‌زیست و عدالت
  • 76. خط‌مشی‌های پایه و مقایسه با روش‌های کلاسیک
  • 77. طراحی آزمایش، آزمون‌های آماری و تحلیل حساسیت
  • 78. تحلیل پایداری، همگرایی و خطای تعمیم
  • 79. دوقلوی دیجیتال و اعتبارسنجی پیش از استقرار
  • 80. ایمنی، پایش و بازیابی عامل‌ها در محیط واقعی
  • 81. استنتاج بلادرنگ، محدودیت‌های محاسباتی و به‌روزرسانی سیاست
  • 82. حریم خصوصی، امنیت و یادگیری فدرال
  • 83. تفسیرپذیری سیاست‌های چندعامله و عیب‌یابی تصمیم‌ها
  • 84. پروژهٔ پایانی: طراحی و ارزیابی یک سامانهٔ MARL مقیاس‌پذیر
تگ‌ها: CityFlow Intelligent Transportation Systems MARL SUMO آموزش متمرکز-اجرای غیرمتمرکز بهینه‌سازی مسیر ترافیک مقیاس کلان حمل و نقل هوشمند زمان‌بندی ترافیک شهر هوشمند کنترل تطبیقی کنترل چراغ راهنمایی مدیریت ناوگان مسیریابی پویا یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.