کتاب صوتی از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای حمل و نقل هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند شهری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. مدل‌های همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
• 5. توابع پاداش و تعریف آن‌ها
• 6. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
• 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 8. یادگیری Q-learning
• 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
• 10. یادگیری Policy Gradients
• 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 12. Multi-Agent Q-Learning
• 13. Decentralized execution, centralized training (CTDE)
• 14. Actor-Critic methods for MARL
• 15. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 16. اتصال یادگیری تقویتی چندعامله به حمل و نقل هوشمند
• 17. شبیه‌سازهای حمل و نقل هوشمند
• 18. مدل‌سازی محیط حمل و نقل به عنوان یک سیستم چندعامله
• 19. عوامل خودرو در سیستم حمل و نقل هوشمند
• 20. عوامل عابر پیاده و دوچرخه‌سوار
• 21. عوامل زیرساختی (چراغ‌های راهنمایی، سنسورها)
• 22. تعریف اهداف برای سیستم حمل و نقل هوشمند
• 23. بهینه‌سازی جریان ترافیک
• 24. کاهش ازدحام
• 25. مدیریت تقاطع‌ها
• 26. بهینه‌سازی مسیر خودروها
• 27. سیستم‌های پیش‌بینی ترافیک
• 28. یادگیری تقویتی برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
• 29. الگوریتم‌های مبتنی بر Q-learning برای کنترل چراغ راهنمایی
• 30. الگوریتم‌های مبتنی بر Policy Gradients برای کنترل چراغ راهنمایی
• 31. یادگیری تقویتی برای هماهنگی خودروها
• 32. تشکیل صفوف خودرویی
• 33. تغییر خط در بزرگراه‌ها
• 34. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارکینگ
• 35. تخصیص فضای پارک
• 36. هدایت خودروها به سمت پارکینگ‌های خالی
• 37. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل عمومی
• 38. بهینه‌سازی زمان‌بندی اتوبوس‌ها
• 39. مدیریت ناوگان تاکسی‌های اینترنتی
• 40. یادگیری تقویتی برای ایمنی حمل و نقل
• 41. پیش‌بینی و جلوگیری از تصادفات
• 42. مدیریت شرایط اضطراری
• 43. کاربرد یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
• 44. تصمیم‌گیری در سناریوهای پیچیده
• 45. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های شارژ خودروهای الکتریکی
• 46. بهینه‌سازی مکان و زمان شارژ
• 47. مدیریت بار شبکه برق
• 48. یادگیری تقویتی توزیع‌شده در حمل و نقل
• 49. یادگیری تقویتی متمرکز در حمل و نقل
• 50. محیط‌های شبیه‌سازی پیچیده برای حمل و نقل
• 51. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های چندعامله
• 52. مقایسه با روش‌های سنتی بهینه‌سازی ترافیک
• 53. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
• 54. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
• 55. امنیت و پایایی سیستم‌های یادگیری تقویتی
• 56. اخلاق در حمل و نقل هوشمند
• 57. ملاحظات شرعی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 58. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی در ایران
• 59. استانداردهای فنی حمل و نقل هوشمند
• 60. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوشمند
• 61. یادگیری تقویتی برای ترافیک عابر پیاده در اماکن عمومی
• 62. بهینه‌سازی تخلیه اضطراری
• 63. مدیریت صف در مراکز خرید
• 64. یادگیری تقویتی برای هماهنگی وسایل نقلیه اضطراری
• 65. آمبولانس، آتش‌نشانی، پلیس
• 66. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل لجستیک
• 67. بهینه‌سازی مسیر تحویل کالا
• 68. مدیریت انبارداری هوشمند
• 69. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
• 70. بهینه‌سازی تخصیص سفر
• 71. مدیریت ناوگان دوچرخه‌های اشتراکی
• 72. یادگیری تقویتی برای ترافیک هوایی (محدود به چارچوب مجاز)
• 73. مدیریت ترافیک در فرودگاه‌ها
• 74. هماهنگی پروازها
• 75. یادگیری تقویتی برای هدایت کشتی‌ها (محدود به چارچوب مجاز)
• 76. بهینه‌سازی مسیر در بنادر
• 77. مدیریت ترافیک دریایی
• 78. یادگیری تقویتی برای حمل و نقل ریلی
• 79. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها
• 80. مدیریت تداخل خطوط ریلی
• 81. یادگیری تقویتی برای مدیریت حوادث در شبکه حمل و نقل
• 82. واکنش به تصادفات
• 83. انحراف مسیرهای ترافیکی
• 84. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف سوخت در حمل و نقل
• 85. کاهش آلودگی هوا
• 86. مدیریت اقتصادی ترافیک
• 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند شهری
• 88. یکپارچه‌سازی با سایر سیستم‌های شهری
• 89. نقش داده‌ها در توسعه حمل و نقل هوشمند
• 90. حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری داده
• 91. اهمیت آموزش و بومی‌سازی فناوری
• 92. کاربرد فناوری‌های نوین در حمل و نقل هوشمند
• 93. مروری بر پیشرفت‌های اخیر
• 94. چشم‌انداز آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوشمند