اکسپرس 24
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی ترافیک کلان‌مقیاس

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی ترافیک کلان‌مقیاس

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بهینه‌سازی ترافیک ترافیک شهری سیستم حمل و نقل شبکه‌های حمل و نقل کلان‌مقیاس مدیریت هوشمند ترافیک هوش مصنوعی در ترافیک 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 یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی ترافیک کلان‌مقیاس

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌سازی سیستم‌های ترافیکی به عنوان محیط چندعامله
  • 4. تعریف فضای حالت و عمل در مسئله بهینه‌سازی ترافیک
  • 5. تابع پاداش و طراحی آن برای اهداف ترافیکی
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله مرور کلی
  • 7. یادگیری Q-learning و کاربرد آن در کنترل ترافیک
  • 8. SARSA و مقایسه آن با Q-learning
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصاویر ترافیکی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای مدل‌سازی سری‌های زمانی ترافیک
  • 12. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. مدل‌های همکاری (Cooperative) در MARL
  • 14. مدل‌های رقابتی (Competitive) در MARL
  • 15. مدل‌های مختلط (Mixed) در MARL
  • 16. چالش‌های هماهنگی در سیستم‌های چندعامله ترافیکی
  • 17. عدم ایستا بودن محیط (Non-stationarity) در MARL
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 19. تخصیص بهینه زمان‌بندی چراغ‌ها با استفاده از MARL
  • 20. بهینه‌سازی جریان ترافیک در تقاطع‌های پرتردد
  • 21. مدیریت ترافیک در شبکه‌های بزرگراهی با MARL
  • 22. استفاده از MARL برای پیش‌بینی ازدحام ترافیکی
  • 23. تأثیر پارامترهای محیطی بر عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 24. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها با معیارهای ترافیکی
  • 25. کاهش زمان تأخیر و افزایش ظرفیت شبکه
  • 26. مدل‌سازی رفتار رانندگان به عنوان عامل‌های هوشمند
  • 27. یادگیری سیاست‌های بهینه برای رانندگان خودران
  • 28. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS) و نقش MARL
  • 29. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی
  • 30. بهینه‌سازی مسیردهی در شبکه حمل و نقل با MARL
  • 31. مدیریت تقاطع‌های هوشمند با استفاده از MARL
  • 32. یادگیری تقویتی برای کنترل عوارض جاده‌ای پویا
  • 33. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های ترافیکی پیچیده
  • 34. معماری‌های توزیع‌شده برای MARL در مقیاس بزرگ
  • 35. یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based Learning) در ترافیک
  • 36. استفاده از یادگیری عمیق در مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 37. شبیه‌سازهای ترافیکی رایج (SUMO, Vissim) و ادغام MARL
  • 38. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط شبیه‌سازی
  • 39. اعتبارسنجی مدل‌های MARL با داده‌های واقعی ترافیک
  • 40. مدیریت ترافیک اضطراری با استفاده از MARL
  • 41. بهینه‌سازی زمان‌بندی خدمات اورژانس
  • 42. کاربرد MARL در بهبود ایمنی ترافیک
  • 43. پیش‌بینی و جلوگیری از تصادفات با MARL
  • 44. یادگیری سیاست‌های ایمن در شرایط ترافیکی متغیر
  • 45. مدل‌سازی ریسک در سیستم‌های ترافیکی با MARL
  • 46. بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش آلودگی هوا با MARL
  • 47. نقش MARL در توسعه شهر هوشمند
  • 48. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه حمل و نقل
  • 49. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از MARL
  • 50. مدیریت لجستیک و حمل و نقل بار
  • 51. تأثیر عوامل خارجی (آب و هوا، رویدادها) بر ترافیک
  • 52. مدل‌سازی تطبیقی با تغییرات محیطی
  • 53. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارکینگ هوشمند
  • 54. مدیریت تقاضای ترافیک با استفاده از MARL
  • 55. کاربرد MARL در طراحی شبکه‌های حمل و نقل پایدار
  • 56. بهینه‌سازی توسعه زیرساخت‌های حمل و نقل
  • 57. یادگیری از تجربیات گذشته در تصمیم‌گیری‌های ترافیکی
  • 58. تقویت یادگیری (Reinforcement Learning) عمیق در MARL
  • 59. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning) در ترافیک
  • 60. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based RL)
  • 61. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free RL)
  • 62. روش‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 63. روش‌های بهره‌برداری (Exploitation) در MARL
  • 64. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 65. انتخاب ویژگی‌های مؤثر برای مدل‌های MARL
  • 66. ارتباطات بین عامل‌ها (Inter-agent Communication)
  • 67. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح
  • 68. یادگیری تقویتی با ارتباطات ضمنی
  • 69. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL ترافیکی
  • 70. یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای (Multi-task RL)
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 72. حل مشکل پاداش پراکنده در بهینه‌سازی ترافیک
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 74. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های فازی ترافیکی
  • 75. مدل‌سازی عدم قطعیت در تصمیم‌گیری‌های ترافیکی
  • 76. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 77. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط بین تقاطع‌ها
  • 78. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک هوایی
  • 79. بهینه‌سازی مسیر پرواز با استفاده از MARL
  • 80. مدیریت ترافیک دریایی با استفاده از MARL
  • 81. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل ریلی
  • 82. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی قطارها
  • 83. تحلیل داده‌های بزرگ ترافیکی با استفاده از MARL
  • 84. ابزارهای تحلیل داده برای سیستم‌های ترافیکی
  • 85. چالش‌های امنیتی در سیستم‌های ترافیکی هوشمند
  • 86. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در MARL
  • 87. اخلاق در هوش مصنوعی و کاربرد آن در ترافیک
  • 88. ملاحظات قانونی و شرعی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند ترافیکی
  • 89. چارچوب‌های نظارتی برای فناوری‌های نوین حمل و نقل
  • 90. استانداردهای فنی برای سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 91. پژوهش‌های آینده در زمینه MARL و بهینه‌سازی ترافیک
  • 92. توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر برای MARL
  • 93. کاربرد MARL در مدل‌سازی رفتار تجمعی
  • 94. پیش‌بینی و کنترل رفتار جمعی در ترافیک
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه‌های تحویل کالا
  • 96. مدیریت تقاضا و عرضه در حمل و نقل
  • 97. کاربرد MARL در بهینه‌سازی تخصیص منابع انرژی در حمل و نقل
  • 98. مدل‌سازی پویایی سیستم‌های ترافیکی با MARL
  • 99. بررسی اثربخشی MARL در سناریوهای مختلف ترافیکی
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز 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.