کتاب صوتی معماری MARL برای بهینه‌سازی حمل و نقل شهری مقیاس‌پذیر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری MARL برای بهینه‌سازی حمل و نقل شهری مقیاس‌پذیر

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 داده‌های واقعیت افزوده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، عمل
• 3. چالش‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله
• 4. معماری‌های اساسی MARL: مستقل، متمرکز، ترکیبی
• 5. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL: Q-learning چندعامله
• 6. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL: Policy Gradient چندعامله
• 7. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند (ITS)
• 8. داده‌های حمل و نقل شهری: منابع، انواع، چالش‌ها
• 9. واقعیت افزوده (AR) در حمل و نقل شهری: کاربردها و پتانسیل‌ها
• 10. مدل‌سازی محیط حمل و نقل شهری برای MARL
• 11. تعریف پاداش در بهینه‌سازی ترافیک با MARL
• 12. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی با MARL
• 13. مدیریت ازدحام با استفاده از MARL
• 14. بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه با MARL
• 15. هماهنگی ترافیک در تقاطع‌ها با MARL
• 16. کنترل ترافیک تطبیقی با MARL
• 17. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ناوگان وسایل نقلیه
• 18. استفاده از داده‌های AR برای بهبود سیاست‌های MARL
• 19. ادغام داده‌های حسگرها و AR در MARL
• 20. بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی با MARL
• 21. مدیریت پارکینگ هوشمند با MARL
• 22. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در حمل و نقل شهری
• 23. شبیه‌سازی محیط‌های ترافیکی برای آموزش MARL
• 24. چارچوب‌های شبیه‌سازی ترافیک: SUMO, Aimsun, Vissim
• 25. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow و PyTorch
• 26. مقایسه و ارزیابی الگوریتم‌های MARL مختلف برای حمل و نقل شهری
• 27. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای حمل و نقل شهری
• 28. روش‌های کاهش ابعاد و تجرید حالت در MARL
• 29. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای حمل و نقل
• 30. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
• 31. یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning) در MARL
• 32. بهینه‌سازی توزیع شارژرهای خودروهای الکتریکی با MARL
• 33. مدیریت ترافیک پهپادها با استفاده از MARL
• 34. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 35. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید داده‌های ترافیک
• 36. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در حمل و نقل
• 37. امنیت و حریم خصوصی در MARL برای حمل و نقل شهری
• 38. تفسیرپذیری و قابلیت اطمینان الگوریتم‌های MARL
• 39. کاربردهای MARL در مدیریت رویدادهای ترافیکی غیرمنتظره
• 40. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های MARL در حمل و نقل
• 41. بهینه‌سازی پارامترهای MARL با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 42. استفاده از یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در MARL