اکسپرس 24
کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای بهینه‌سازی حمل و نقل شهری

کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL برای بهینه‌سازی حمل و نقل شهری

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی حمل و نقل حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل شهری طراحی الگوریتم مدیریت ترافیک هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

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 طراحی الگوریتم‌های MARL برای بهینه‌سازی 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 محلی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر اصلی یک سیستم MARL
  • 4. مدل‌سازی محیط حمل و نقل شهری با MARL
  • 5. تعریف عامل‌ها و فضاهای عمل در MARL حمل و نقل
  • 6. فضای حالت محیط حمل و نقل شهری
  • 7. مدل‌های پاداش‌دهی برای بهینه‌سازی ترافیک
  • 8. مروری بر چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 9. انواع سناریوهای همکاری و رقابت در MARL حمل و نقل
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی متمرکز
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز
  • 13. معرفی الگوریتم‌های Actor-Critic برای MARL
  • 14. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 15. کاربرد MADDPG در مدیریت تقاطع‌ها
  • 16. الگوریتم QMIX برای هماهنگی عامل‌ها
  • 17. پیاده‌سازی QMIX برای کنترل جریان ترافیک
  • 18. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 19. مقایسه VDN و QMIX
  • 20. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی‌های تکراری در MARL
  • 21. مفاهیم تعادل نش در کاربردهای حمل و نقل
  • 22. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری از تجربیات مشترک
  • 23. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based MARL)
  • 24. یادگیری مدل محیط حمل و نقل
  • 25. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی عامل‌ها
  • 26. الگوریتم‌های MARL با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 27. تکنیک‌های طراحی پاداش برای MARL حمل و نقل
  • 28. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 29. کاربرد تقلید در آموزش عامل‌های حمل و نقل
  • 30. روش‌های یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 31. پروتکل‌های ارتباطی در MARL حمل و نقل
  • 32. یادگیری ارتباطات پویا بین عامل‌ها
  • 33. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 35. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای مدل‌سازی روابط پیچیده
  • 36. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های جاده‌ای
  • 37. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 38. روش‌های جستجوی هایپرپارامتر
  • 39. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در حمل و نقل
  • 40. معیارهای ارزیابی ترافیک و زمان سفر
  • 41. شبیه‌سازی محیط‌های حمل و نقل پیچیده
  • 42. استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی مانند SUMO
  • 43. ارزیابی مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 44. مدیریت ترافیک در ساعات اوج مصرف
  • 45. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با MARL
  • 46. کنترل جریان ترافیک در بزرگراه‌ها
  • 47. مدیریت پارک خودرو با استفاده از MARL
  • 48. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS) و MARL
  • 49. بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه خودران
  • 50. هماهنگی وسایل نقلیه خودران و انسانی
  • 51. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی با MARL
  • 52. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از MARL
  • 53. تطبیق‌پذیری الگوریتم‌های MARL با شرایط متغیر
  • 54. کاربرد MARL در مدیریت حوادث ترافیکی
  • 55. بهینه‌سازی دسترسی اضطراری با MARL
  • 56. طراحی سیستم‌های حمل و نقل پایدار با MARL
  • 57. کاهش مصرف سوخت و آلودگی با MARL
  • 58. تکنیک‌های یادگیری افزایشی (Incremental Learning) در MARL
  • 59. یادگیری تقویتی با فیدبک انسانی (Human-in-the-Loop RL)
  • 60. اخلاق در هوش مصنوعی و MARL حمل و نقل
  • 61. امنیت در سیستم‌های MARL حمل و نقل
  • 62. حریم خصوصی داده‌ها در MARL حمل و نقل
  • 63. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL
  • 64. روش‌های توضیح‌دهنده برای تصمیمات عامل‌ها
  • 65. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های شارژ خودروهای برقی
  • 66. مدیریت تقاضا و عرضه در شبکه‌های انرژی حمل و نقل
  • 67. بهینه‌سازی حمل و نقل بار با MARL
  • 68. هماهنگی بین وسایل حمل و نقل مختلف
  • 69. کاربرد MARL در مدیریت عابران پیاده و دوچرخه‌سواران
  • 70. طراحی رابط‌های کاربری برای سیستم‌های MARL حمل و نقل
  • 71. آموزش و آماده‌سازی نیروی انسانی برای کار با MARL
  • 72. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 73. مطالعات موردی موفق MARL در حمل و نقل شهری
  • 74. آینده پژوهی در کاربرد MARL برای حمل و نقل
  • 75. مروری بر الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 76. یادگیری تقویتی با مقیاس‌پذیری بالا
  • 77. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری (Goal-Conditioned RL)
  • 79. کاربرد MARL در مدیریت سیستم‌های حمل و نقل چندوجهی
  • 80. بهینه‌سازی نقاط اتصال بین حالت‌های مختلف حمل و نقل
  • 81. مدیریت ترافیک در تقاطع‌های پیچیده با چندین ورودی
  • 82. بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها و اتوبوس‌ها
  • 83. مدیریت تقاضای سفر با استفاده از MARL
  • 84. تاثیر سیاست‌های شهری بر الگوریتم‌های MARL
  • 85. ارزیابی تاثیر اقتصادی پیاده‌سازی MARL
  • 86. تحلیل ریسک در سیستم‌های MARL حمل و نقل
  • 87. روش‌های تشخیص و اصلاح خطاهای عامل‌ها
  • 88. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 89. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های حمل و نقل
  • 90. طراحی الگوریتم‌های MARL برای حمل و نقل شهری در ایران
  • 91. تطبیق الگوریتم‌های MARL با قوانین و مقررات ایران
  • 92. برنامه‌ریزی برای آینده حمل و نقل هوشمند در ایران
  • 93. یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک شبکه‌های پیچیده
  • 94. بهینه‌سازی مدیریت اطلاعات در سیستم‌های حمل و نقل
  • 95. کاربرد MARL در بهبود ایمنی راه‌ها
  • 96. مدیریت ناوگان تاکسیرانی با MARL
  • 97. بهینه‌سازی خدمات اشتراک خودرو با MARL
  • 98. طراحی سیستم‌های حمل و نقل انعطاف‌پذیر
  • 99. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک هوایی (محدود به چارچوب)
  • 100. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک دریایی (محدود به چارچوب)

📚 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.