کتاب بهینه‌سازی حمل و نقل شهری با یادگیری تقویتی چندعامله پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی حمل و نقل شهری با یادگیری تقویتی چندعامله پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های حمل و نقل هوشمند شهری
• 2. چالش‌های بهینه‌سازی ترافیک در مقیاس شهری
• 3. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 4. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 5. تفاوت‌های RL و MARL در کاربردهای حمل و نقل
• 6. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی ترافیک شهری (SUMO, AIMSUN, VISSIM)
• 7. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل شهری به عنوان یک محیط MARL
• 8. تعریف عوامل (Agents) در سیستم حمل و نقل شهری (خودروها، چراغ‌های راهنمایی، اتوبوس‌ها و غیره)
• 9. فضای حالت (State Space) و فضای عمل (Action Space) برای هر عامل
• 10. پاداش‌دهی (Reward Function) در بهینه‌سازی ترافیک
• 11. روش‌های طراحی پاداش برای عوامل مختلف
• 12. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
• 13. الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
• 14. الگوریتم‌های پایه MARL: QMIX
• 15. الگوریتم‌های پایه MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
• 16. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 17. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
• 18. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL برای حمل و نقل
• 19. معماری شبکه‌های عصبی برای تخمین Q-function و Policy
• 20. بهینه‌سازی Hyperparameter در الگوریتم‌های MARL
• 21. پیاده‌سازی MARL برای کنترل چراغ‌های راهنمایی هوشمند
• 22. پیاده‌سازی MARL برای مدیریت ناوگان اتوبوس
• 23. پیاده‌سازی MARL برای مسیریابی خودروهای خودران
• 24. تحلیل و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی
• 25. مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف در سناریوهای مختلف ترافیکی
• 26. استفاده از MARL برای مدیریت ازدحام ترافیک
• 27. استفاده از MARL برای کاهش آلودگی هوا در شهرها
• 28. استفاده از MARL برای بهبود ایمنی ترافیک
• 29. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های واقعی حمل و نقل
• 31. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL برای حمل و نقل
• 32. یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning) در MARL برای حمل و نقل
• 33. یادگیری آنلاین (Online Learning) در MARL برای حمل و نقل
• 34. استفاده از داده‌های تاریخی ترافیک برای بهبود عملکرد MARL
• 35. ادغام MARL با سایر تکنیک‌های هوشمندسازی حمل و نقل (IoT, Big Data)
• 36. تفسیرپذیری (Interpretability) و قابلیت اعتماد (Trustworthiness) در MARL
• 37. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL برای حمل و نقل
• 38. آینده MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل شهری