کتاب صوتی راهکارهای یادگیری تقویتی چندعامله برای چالش‌های حمل و نقل مدرن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای یادگیری تقویتی چندعامله برای چالش‌های حمل و نقل مدرن

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و نقش آن در مدیریت سیستم‌های حمل و نقل مدرن
• 2. فرمول‌بندی مسائل ترافیکی و لجستیکی در قالب بازی‌های مارکوف تصادفی چندعامله
• 3. معماری‌های یادگیری متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در شبکه‌های حمل و نقل
• 4. مدلسازی تقاطع‌های هوشمند، خودروهای خودران و عابرین پیاده به عنوان عامل‌های هوشمند
• 5. کنترل هوشمند و تطبیقی چراغ‌های راهنمایی و رانندگی با استفاده از الگوریتم‌های MARL
• 6. بهینه‌سازی جریان ترافیک شهری و بین‌شهری برای کاهش تراکم و زمان انتظار
• 7. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی و بهینه‌سازی زمان‌بندی حرکت اتوبوس‌ها و قطارها
• 8. راهکارهای چندعامله برای مدیریت پارکینگ‌های هوشمند و تخصصی فضای توقف
• 9. سیستم‌های پویای قیمت‌گذاری عوارض و مدیریت تقاضای سفر با یادگیری تقویتی
• 10. چالش‌های مقیاس‌پذیری در شبکه‌های حمل و نقل کلان و مقیاس‌پذیر قاره‌ای
• 11. مدیریت ناوگان تحویل کالا و لجستیک آخرین مایل (Last-Mile Delivery) با MARL
• 12. استفاده از پروتکل‌های ارتباطی یادگیری‌شده میان خودروها (V2V) و زیرساخت‌ها (V2I)
• 13. مدیریت انرژی و بهینه‌سازی مسیر ناوگان خودروهای برقی و ایستگاه‌های شارژ
• 14. پیش‌بینی حوادث و مدیریت واکنش سریع در تصادفات جاده‌ای با رویکرد چندعامله
• 15. مدیریت شبکه‌های حمل و نقل ترکیبی (Multimodal Transport) و یکپارچه‌سازی سفرها
• 16. تحلیل و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای با بهینه‌سازی الگوهای رانندگی و ترافیک
• 17. پایداری و مقاومت شبکه حمل و نقل در برابر شوک‌ها و اختلالات پیش‌بینی‌نشده
• 18. شبیه‌سازی مقیاس‌بزرگ ترافیک با استفاده از محیط‌های تخصصی (مانند SUMO و CityFlow)
• 19. مدیریت حافظه، پایداری زنجیره پاداش و همگرایی در شبکه‌های ترافیکی بزرگ
• 20. پروتکل‌های ایمنی، اعتماد و تصمیم‌گیری اتومبیل‌های خودران در تعامل با یکدیگر
• 21. توسعه سیاست‌های تخصیص مسیر پویا برای جلوگیری از ایجاد گلوگاه‌های ترافیکی
• 22. ارزیابی عملکرد و شاخص‌های کلیدی کارایی (KPIs) در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 23. مستندسازی، تست و دیباگ مدل‌های یادگیری تقویتی در سناریوهای واقعی حمل و نقل
• 24. پروژه عملی اول: شبیه‌سازی و بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی یک شبکه شهری با MARL
• 25. پروژه عملی دوم: پیاده‌سازی یک سیستم جامع مدیریت ناوگان و ترافیک مقیاس‌بزرگ با هوش مصنوعی