کتاب صوتی کاربرد پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و مدیریت تقاضای حمل و نقل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و مدیریت تقاضای حمل و نقل

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 داده‌های بلادرنگ و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل
• 2. مروری بر سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند (ITS)
• 3. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل: روش‌های سنتی و چالش‌ها
• 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: مارکوف، پاداش، سیاست
• 5. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning، SARSA، Policy Gradients
• 6. یادگیری تقویتی چندعامله: مفاهیم و چالش‌ها
• 7. محیط‌های چندعامله در حمل و نقل: مدل‌سازی و شبیه‌سازی
• 8. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش داده‌های مکانی در حمل و نقل
• 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تحلیل سری‌های زمانی ترافیکی
• 11. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) و کاربردهای آن در حمل و نقل
• 12. الگوریتم‌های DRL برای MARL: Independent Q-Learning، Actor-Critic
• 13. الگوریتم‌های پیشرفته DRL برای MARL: MADDPG، COMA، VDN
• 14. استفاده از داده‌های بلادرنگ ترافیکی در MARL
• 15. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های ترافیکی برای الگوریتم‌های MARL
• 16. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
• 17. طراحی توابع پاداش برای MARL در مدیریت تقاضای حمل و نقل
• 18. مدل‌سازی تقاضای حمل و نقل با استفاده از MARL: رویکردهای مبتنی بر عامل
• 19. مدل‌سازی رفتار رانندگان با استفاده از MARL
• 20. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با استفاده از MARL
• 21. مدیریت ازدحام ترافیکی با استفاده از MARL
• 22. پیش‌بینی حوادث ترافیکی با استفاده از MARL
• 23. بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه با استفاده از MARL
• 24. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی با استفاده از MARL
• 25. مدیریت پارکینگ هوشمند با استفاده از MARL
• 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی
• 27. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در دنیای واقعی
• 28. استفاده از یادگیری انتقالی در MARL برای حمل و نقل
• 29. تطبیق الگوریتم‌های MARL با تغییرات در تقاضای حمل و نقل
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس قاره‌ای
• 31. محاسبات توزیع‌شده برای MARL: پردازش داده‌های بلادرنگ در مقیاس بزرگ
• 32. امنیت و حریم خصوصی در MARL برای سیستم‌های حمل و نقل
• 33. اخلاق در استفاده از MARL برای مدیریت تقاضای حمل و نقل
• 34. تحلیل حساسیت پارامترها در الگوریتم‌های MARL
• 35. بهینه‌سازی ابرپارامترهای الگوریتم‌های MARL
• 36. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های ترافیکی برای MARL
• 37. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آفلاین برای MARL
• 38. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباط محدود
• 39. استفاده از گراف‌ها برای مدل‌سازی شبکه‌های حمل و نقل در MARL
• 40. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
• 41. مدل‌سازی اثرات رویدادهای غیرمنتظره (مانند آب و هوا) در MARL
• 42. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی ترکیبی حمل و نقل
• 43. تلفیق MARL با سایر روش‌های هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل
• 44. رویکردهای یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل برای پیش‌بینی تقاضا
• 45. یادگیری تقویتی با پاداش‌های شکل‌دهی
• 46. استفاده از MARL برای برنامه ریزی بلند مدت حمل و نقل
• 47. ارائه یک مطالعه موردی: پیاده‌سازی MARL در یک شهر بزرگ