اکسپرس 24
کتاب توسعه الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در مقیاس منطقه‌ای

کتاب توسعه الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در مقیاس منطقه‌ای

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های هوشمند بهینه‌سازی ترافیک بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل سیستم حمل و نقل هوشمند مدیریت ترافیک منطقه‌ای هماهنگی چراغ راهنمایی 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 توسعه الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در مقیاس منطقه‌ای

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس منطقه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی نظریه بازی‌ها در MARL
  • 3. مدل‌های پایه‌ای MARL: عامل-محیط
  • 4. مدل‌های پایه‌ای MARL: عامل-عامل
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله (SARL) مروری
  • 6. الگوریتم‌های SARL: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های SARL: Deep Q-Networks (DQN)
  • 8. الگوریتم‌های SARL: Policy Gradients
  • 9. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند
  • 10. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 11. عدم قطعیت در محیط‌های MARL
  • 12. مشاهده‌پذیری محدود و عدم قطعیت مشاهده
  • 13. اقتصاد اطلاعات در MARL
  • 14. مشکلات مقیاس‌پذیری در MARL
  • 15. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی
  • 16. طراحی تابع پاداش برای چراغ‌های راهنمایی
  • 17. توسعه الگوریتم‌های هماهنگی چراغ‌های راهنمایی
  • 18. مدل‌سازی ترافیک شهری
  • 19. شبیه‌سازی ترافیک با استفاده از نرم‌افزارهای موجود
  • 20. سناریوهای ترافیکی مختلف
  • 21. مجموعه داده‌های ترافیکی برای آموزش
  • 22. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 23. معیارهای ارزیابی ترافیکی: زمان تأخیر
  • 24. معیارهای ارزیابی ترافیکی: طول صف
  • 25. معیارهای ارزیابی ترافیکی: حجم ترافیک
  • 26. معیارهای ارزیابی ترافیکی: مصرف سوخت
  • 27. معیارهای ارزیابی ترافیکی: آلودگی هوا
  • 28. معیارهای ارزیابی ترافیکی: ایمنی
  • 29. محدودیت‌های سیستم‌های سنتی کنترل ترافیک
  • 30. مزایای استفاده از MARL در کنترل ترافیک
  • 31. هماهنگی محلی در مقابل هماهنگی جهانی
  • 32. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-based MARL)
  • 33. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based MARL)
  • 34. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid MARL)
  • 35. الگوریتم‌های MARL مستقل (Independent MARL)
  • 36. چالش‌های فرض استقلال عامل‌ها
  • 37. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized MARL)
  • 38. چالش‌های مقیاس‌پذیری در عامل مرکزی
  • 39. الگوریتم‌های MARL ترکیبی (Factored MARL)
  • 40. مدل‌سازی وابستگی بین عامل‌ها
  • 41. الگوریتم‌های MARL با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 42. طراحی پروتکل‌های ارتباطی برای عامل‌ها
  • 43. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی گراف (GNN-based MARL)
  • 44. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط ترافیکی
  • 45. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق در MARL
  • 46. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 47. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 48. Actor-Critic methods در MARL
  • 49. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 50. Soft Actor-Critic (SAC) در MARL
  • 51. توسعه الگوریتم‌های MADDPG برای هماهنگی چراغ‌ها
  • 52. توسعه الگوریتم‌های PPO برای هماهنگی چراغ‌ها
  • 53. توسعه الگوریتم‌های SAC برای هماهنگی چراغ‌ها
  • 54. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در تقاطع‌های منفرد
  • 55. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در کریدورهای ترافیکی
  • 56. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در شبکه‌های شهری
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 58. استفاده از SUMO برای شبیه‌سازی ترافیک
  • 59. استفاده از MATSim برای شبیه‌سازی ترافیک
  • 60. استفاده از CityFlow برای شبیه‌سازی ترافیک
  • 61. توسعه ابزارهای شبیه‌سازی اختصاصی
  • 62. آموزش عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 63. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 64. یادگیری تقویتی با داده‌های واقعی
  • 65. جمع‌آوری داده‌های ترافیکی واقعی
  • 66. پردازش و پیش‌پردازش داده‌های ترافیکی
  • 67. فیلتر کردن داده‌ها و حذف نویز
  • 68. اعتبارسنجی مدل‌های MARL با داده‌های واقعی
  • 69. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
  • 70. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 71. تأثیر مقیاس منطقه‌ای بر هماهنگی
  • 72. هماهنگی در مقیاس کلان‌شهر
  • 73. هماهنگی در مقیاس منطقه‌ای با در نظر گرفتن شهرهای مجاور
  • 74. چالش‌های ارتباط بین مناطق مختلف
  • 75. مدل‌سازی اثرات جانبی (spillover effects)
  • 76. توسعه الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی منطقه‌ای
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم حمل و نقل
  • 78. کاهش انتشار آلاینده‌ها با هماهنگی ترافیک
  • 79. افزایش ایمنی در تقاطع‌های پرتردد
  • 80. مدیریت ترافیک در شرایط اضطراری
  • 81. تأثیر رویدادهای خاص (مانند مراسم) بر ترافیک
  • 82. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در زمان اوج ترافیک
  • 83. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در زمان خلوتی ترافیک
  • 84. طراحی سیستم‌های پاسخگو به تغییرات ناگهانی ترافیک
  • 85. یادگیری تقویتی با پاداش‌های چندهدفه
  • 86. بهینه‌سازی تعادل بین روان‌سازی ترافیک و کاهش مصرف سوخت
  • 87. بررسی محدودیت‌های محاسباتی
  • 88. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 89. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 90. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر در MARL
  • 91. ارزیابی پایداری الگوریتم‌های MARL
  • 92. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL
  • 93. طراحی سیستم‌های کنترل ترافیک هوشمند و خودکار
  • 94. آینده پژوهی در زمینه MARL برای حمل و نقل هوشمند
  • 95. توسعه چارچوب‌های استاندارد برای MARL در حمل و نقل
  • 96. پتانسیل MARL برای بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل آینده

📚 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.