اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویته چندعامله: راهنمای جامع برای مهندسان و پژوهشگران شبکه‌های توزیع هوشمند

کتاب یادگیری تقویته چندعامله: راهنمای جامع برای مهندسان و پژوهشگران شبکه‌های توزیع هوشمند

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی انرژی پژوهش شبکه‌های هوشمند سیستم‌های مدیریت انرژی شبکه‌های توزیع هوشمند مهندسی شبکه‌های توزیع 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 یادگیری تقویته چندعامله: راهنمای جامع برای مهندسان و پژوهشگران شبکه‌های توزیع هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت مدیریت نوسانات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع هوشمند و یادگیری تقویته
  • 2. مبانی یادگیری تقویته کلاسیک
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویته: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویته: مدل‌دار و بدون مدل
  • 5. روش‌های یادگیری تقویته مبتنی بر ارزش
  • 6. یادگیری تقویته مبتنی بر سیاست
  • 7. یادگیری تقویته ترکیبی (Actor-Critic)
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویته بدون مدل: Q-Learning
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویته بدون مدل: SARSA
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویته مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویته مبتنی بر سیاست: REINFORCE
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویته مبتنی بر سیاست: Actor-Critic
  • 13. یادگیری تقویته عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویته
  • 15. Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. Double DQN
  • 17. Dueling DQN
  • 18. Prioritized Experience Replay
  • 19. Noisy DQN
  • 20. Rainbow DQN
  • 21. Algorithm PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 22. Algorithm TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 23. Algorithm A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 24. Algorithm DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 25. Algorithm TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 26. Algorithm SAC (Soft Actor-Critic)
  • 27. یادگیری تقویته چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 28. مبانی یادگیری تقویته چندعامله
  • 29. انواع تعامل بین عامل‌ها در MARL
  • 30. تعاون، رقابت و مختلط
  • 31. چالش‌های یادگیری تقویته چندعامله
  • 32. مشاهده‌پذیری ناقص
  • 33. ناپایداری
  • 34. مقیاس‌پذیری
  • 35. الگوریتم‌های MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 36. الگوریتم‌های MARL: Value Decomposition Networks (VDN)
  • 37. الگوریتم‌های MARL: QMIX
  • 38. الگوریتم‌های MARL: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 39. الگوریتم‌های MARL: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 40. یادگیری تقویته در شبکه‌های توزیع هوشمند
  • 41. کاربرد یادگیری تقویته در مدیریت انرژی
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه‌های هوشمند
  • 43. مدیریت تقاضای بار (Demand Response)
  • 44. مدیریت منابع انرژی توزیع‌شده (DERs)
  • 45. کنترل ریزشبکه‌ها (Microgrids)
  • 46. پیش‌بینی و مدیریت تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 47. کاربرد یادگیری تقویته در کنترل جریان توان
  • 48. تنظیم ولتاژ و فرکانس
  • 49. کاهش تلفات توان
  • 50. مدیریت ازدحام در شبکه
  • 51. کاربرد یادگیری تقویته در بازار انرژی
  • 52. معاملات خودکار در بازارهای انرژی
  • 53. بهینه‌سازی پیشنهادات خرید و فروش
  • 54. مدیریت ریسک در بازارهای انرژی
  • 55. کاربرد یادگیری تقویته در نگهداری و تعمیرات پیشگویانه
  • 56. تشخیص عیوب در تجهیزات شبکه
  • 57. پیش‌بینی خرابی
  • 58. برنامه‌ریزی بهینه برای تعمیرات
  • 59. کاربرد یادگیری تقویته در امنیت سایبری شبکه‌های هوشمند
  • 60. تشخیص حملات سایبری
  • 61. واکنش به تهدیدات امنیتی
  • 62. ایمن‌سازی پروتکل‌های ارتباطی
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویته در شبکه‌های توزیع
  • 64. محدودیت‌های محاسباتی
  • 65. نیاز به داده‌های واقعی
  • 66. تأییدپذیری و قابلیت اطمینان
  • 67. مسائل اخلاقی و نظارتی
  • 68. چارچوب‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویته در شبکه‌های توزیع
  • 69. OpenAI Gym
  • 70. PettingZoo
  • 71. MATLAB/Simulink
  • 72. Python libraries (TensorFlow, PyTorch)
  • 73. طراحی تابع پاداش برای مسائل شبکه‌های توزیع
  • 74. اصول طراحی تابع پاداش مؤثر
  • 75. مثال‌هایی از توابع پاداش برای مدیریت انرژی
  • 76. مثال‌هایی از توابع پاداش برای کنترل جریان توان
  • 77. مثال‌هایی از توابع پاداش برای بازار انرژی
  • 78. مهندسی ویژگی برای ورودی‌های عامل یادگیری تقویته
  • 79. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 80. کاهش ابعاد ویژگی‌ها
  • 81. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها
  • 82. روش‌های پیشرفته در یادگیری تقویته چندعامله برای شبکه‌های توزیع
  • 83. یادگیری تقویته با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 84. یادگیری تقویته با مدل‌های صریح اجتماعی
  • 85. یادگیری تقویته برای هماهنگی و رهبری در شبکه‌های توزیع
  • 86. یادگیری تقویته برای مدیریت عدم قطعیت
  • 87. یادگیری تقویته با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 88. یادگیری تقویته با یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 89. مطالعات موردی موفق از کاربرد یادگیری تقویته در شبکه‌های توزیع هوشمند
  • 90. دستاوردها و چالش‌های آینده در حوزه یادگیری تقویته برای شبکه‌های توزیع هوشمند
  • 91. راهکارهای عملی برای پیاده‌سازی یادگیری تقویته در صنعت برق
  • 92. آموزش و توسعه نیروی انسانی متخصص
  • 93. همکاری بین دانشگاه و صنعت
  • 94. استانداردسازی و تدوین چارچوب‌های نظارتی
  • 95. آینده‌پژوهی و نوآوری در یادگیری تقویته برای شبکه‌های هوشمند

📚 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.