کتاب صوتی پیاده‌سازی MARL برای مدیریت بهینه تقاطع‌ها و شبکه‌های حمل و نقل شهری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی MARL برای مدیریت بهینه تقاطع‌ها و شبکه‌های حمل و نقل شهری

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 یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل هوشمند
• 2. مروری بر چالش‌های مدیریت ترافیک شهری
• 3. مدل‌سازی تقاطع‌های ترافیکی به عنوان محیط MARL
• 4. مبانی یادگیری تقویتی: Q-learning، SARSA، Policy Gradient
• 5. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MARL: Independent Q-Learning, Value Decomposition Networks
• 6. مفهوم و اهمیت تابع پاداش در MARL برای ترافیک
• 7. طراحی فضای حالت و فضای عمل برای کنترل ترافیک
• 8. پیاده‌سازی یک محیط شبیه‌سازی ترافیکی ساده با Python
• 9. استفاده از SUMO برای شبیه‌سازی ترافیک شهری
• 10. انتخاب و پیکربندی الگوریتم MARL مناسب برای تقاطع‌های ترافیکی
• 11. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در محیط شبیه‌سازی
• 12. مقایسه IQL و VDN در مدیریت تقاطع
• 13. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MARL با استفاده از روش‌های Grid Search و Bayesian Optimization
• 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
• 15. پیاده‌سازی COMA برای مدیریت ترافیک
• 16. پیاده‌سازی MADDPG برای کنترل تقاطع‌ها
• 17. استفاده از Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
• 18. بررسی الگوریتم‌های ارتباطی بین عامل‌ها در MARL
• 19. طراحی معماری شبکه‌های عصبی برای تقریب Q-function و Policy
• 20. استفاده از حافظه تجربی (Replay Buffer) در MARL
• 21. تکنیک‌های کاهش همبستگی در حافظه تجربی
• 22. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Exploration-Exploitation در MARL
• 23. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL در تقاطع‌های پیچیده (چند فازی)
• 24. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
• 25. مدیریت ترافیک با در نظر گرفتن وسایل نقلیه خودران
• 26. استفاده از MARL برای کنترل ترافیک در شبکه‌های حمل و نقل شهری
• 27. مدیریت ترافیک با در نظر گرفتن رویدادهای تصادفی (مانند تصادف، تعمیرات)
• 28. بهینه‌سازی جریان ترافیک با استفاده از MARL در شرایط مختلف آب و هوایی
• 29. استفاده از MARL برای کاهش آلودگی هوا و مصرف سوخت
• 30. پیاده‌سازی MARL برای مدیریت پارکینگ‌های هوشمند
• 31. استفاده از MARL برای مسیریابی وسایل نقلیه در زمان واقعی
• 32. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی
• 33. ارزیابی عملکرد MARL در مقیاس بزرگ (شبکه‌های ترافیکی شهری واقعی)
• 34. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی (محاسبات، ارتباطات، امنیت)
• 35. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای ترافیک
• 36. آشنایی با ابزارهای توسعه MARL (Ray, PettingZoo)
• 37. استفاده از یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
• 38. بهبود پایداری و تعمیم‌پذیری الگوریتم‌های MARL
• 39. استفاده از روش‌های Federated Learning در MARL برای ترافیک
• 40. آشنایی با مسائل اخلاقی و اجتماعی استفاده از MARL در حمل و نقل هوشمند