اکسپرس 24
کتاب کاربرد MARL در مدیریت ترافیک شهری مبتنی بر داده

کتاب کاربرد MARL در مدیریت ترافیک شهری مبتنی بر داده

تگ‌ها: MARL الگوریتم های MARL بهینه سازی ترافیک حمل و نقل هوشمند داده های ترافیک سیستم های هوشمند شهری مدیریت ترافیک شهری مدیریت حمل و نقل هوش مصنوعی در حمل و نقل یادگیری تقویتی چندعامله

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MARL در مدیریت ترافیک شهری مبتنی بر داده

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 مدیریت ترافیک شهری مبتنی بر داده
  • 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. معرفی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 4. مفاهیم پایه عامل (Agent)، محیط (Environment) و پاداش (Reward)
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک (Q-Learning, SARSA)
  • 6. یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر ترافیک
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی ترافیک
  • 9. معرفی یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 10. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عاملی
  • 11. چالش‌های اصلی در MARL: همگرایی، پایداری، عدم قطعیت
  • 12. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها در MARM
  • 13. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 14. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized)
  • 15. مدل‌های ترکیبی (Actor-Critic) در MARL
  • 16. ساختارهای معماری برای عامل‌های MARL
  • 17. شبکه‌های عصبی عمیق برای عامل‌های MARL
  • 18. کاربرد MARL در بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
  • 19. مدل‌سازی تقاطع‌های ترافیکی با استفاده از MARL
  • 20. تعیین زمان‌بندی هوشمند چراغ‌ها
  • 21. کاهش زمان انتظار وسایل نقلیه
  • 22. بهبود جریان ترافیک در تقاطع‌ها
  • 23. کاربرد MARL در مدیریت خطوط ویژه اتوبوس
  • 24. بهینه‌سازی تخصیص خطوط
  • 25. اولویت‌بندی اتوبوس‌ها
  • 26. کاهش تاخیر اتوبوس‌ها
  • 27. کاربرد MARL در مدیریت پارکینگ‌های شهری
  • 28. تخصیص هوشمند فضاهای پارک
  • 29. هدایت رانندگان به سمت پارکینگ‌های خالی
  • 30. بهینه‌سازی نرخ پارکینگ
  • 31. کاربرد MARL در پیش‌بینی و مدیریت ازدحام ترافیکی
  • 32. شناسایی الگوهای ازدحام
  • 33. پیش‌بینی وقوع ازدحام
  • 34. استراتژی‌های پیشگیرانه
  • 35. کاربرد MARL در هدایت خودکار وسایل نقلیه (AVs)
  • 36. هماهنگی بین خودروهای خودران
  • 37. ایجاد مسیرهای بهینه
  • 38. افزایش ایمنی
  • 39. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 40. بهینه‌سازی مسیر اتوبوس‌ها و تاکسی‌ها
  • 41. تخصیص منابع پویا
  • 42. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 43. کاربرد MARL در پیش‌بینی تقاضای سفر
  • 44. مدل‌سازی رفتار مسافران
  • 45. بهینه‌سازی تخصیص منابع حمل و نقل
  • 46. کاربرد MARL در مدیریت عوارض جاده‌ای پویا
  • 47. تنظیم عوارض بر اساس ترافیک
  • 48. تشویق به استفاده از مسیرهای جایگزین
  • 49. کاربرد MARL در مدیریت حوادث ترافیکی
  • 50. پاسخ سریع به حوادث
  • 51. هدایت ترافیک در زمان حوادث
  • 52. کاهش اثرات منفی حوادث
  • 53. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 54. یکپارچه‌سازی داده‌ها و سیستم‌ها
  • 55. تصمیم‌گیری هماهنگ
  • 56. افزایش کارایی کلی سیستم
  • 57. معماری سیستم‌های مدیریت ترافیک مبتنی بر MARL
  • 58. جمع‌آوری و پردازش داده‌های ترافیکی (سنسورها، دوربین‌ها، GPS)
  • 59. پلتفرم‌های محاسباتی برای MARL
  • 60. مدل‌سازی محیط ترافیکی به عنوان فضای حالت (State Space)
  • 61. طراحی تابع پاداش (Reward Function) برای اهداف ترافیکی
  • 62. تعریف متغیرهای ورودی برای عامل‌های MARL
  • 63. انتخاب الگوریتم‌های MARL مناسب برای مسائل ترافیکی
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL (TensorFlow, PyTorch, RLlib)
  • 65. شبیه‌سازی محیط ترافیکی (SUMO, MATSim)
  • 66. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL در ترافیک
  • 67. معیارهای سنجش عملکرد (زمان انتظار، سرعت متوسط، مصرف سوخت)
  • 68. مقایسه با روش‌های سنتی مدیریت ترافیک
  • 69. تحلیل حساسیت مدل‌ها نسبت به پارامترها
  • 70. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 71. مقیاس‌پذیری مدل‌های MARL
  • 72. نیاز به داده‌های با کیفیت و حجیم
  • 73. قابلیت اطمینان و ایمنی سیستم‌های مبتنی بر MARL
  • 74. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در کاربرد MARL
  • 75. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 76. مسئولیت‌پذیری سیستم‌های خودکار
  • 77. اثرات MARL بر رفتار رانندگان
  • 78. پیشرفت‌های اخیر در MARL برای ترافیک
  • 79. یادگیری تقویتی با بینش (Intelligent RL)
  • 80. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based RL)
  • 81. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 82. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های ترافیکی پیچیده
  • 83. شبکه‌های ترافیکی بزرگ و پویا
  • 84. تعاملات پیچیده بین عامل‌ها
  • 85. مسائل بهینه‌سازی چندهدفه در ترافیک
  • 86. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش آلودگی
  • 87. مدل‌سازی اثرات تصمیمات ترافیکی بر محیط زیست
  • 88. استراتژی‌های کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای
  • 89. کاربرد MARL در بهبود ایمنی ترافیکی
  • 90. کاهش تصادفات ناشی از خطای انسانی
  • 91. پیش‌بینی و جلوگیری از موقعیت‌های خطرناک
  • 92. کاربرد MARL در طراحی شهری و برنامه‌ریزی حمل و نقل
  • 93. تأثیر تصمیمات MARL بر ساختار شهر
  • 94. بهینه‌سازی زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 95. آینده مدیریت ترافیک با MARL
  • 96. نقش هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
  • 97. تحولات آینده در الگوریتم‌های MARL
  • 98. همکاری انسان و ماشین در مدیریت ترافیک
  • 99. ملاحظات اقتصادی و سرمایه‌گذاری در سیستم‌های MARL
  • 100. تدوین مقررات و استانداردها برای MARL در ترافیک

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.