اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی و کنترل مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب پیش‌بینی و کنترل مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی شبکه پیش‌بینی مصرف انرژی شبکه برق هوشمند شبکه هوشمند برق کنترل مصرف انرژی مدیریت انرژی هوش مصنوعی در شبکه یادگیری تقویتی 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 پیش‌بینی و کنترل مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت شبکه برق هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های هوشمند و مدیریت انرژی
  • 2. اصول پایه‌ی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌سازی مسئله‌ی پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 5. مفاهیم اولیه عامل و محیط در شبکه‌های هوشمند
  • 6. تابع پاداش در یادگیری تقویتی برای کنترل انرژی
  • 7. فضای حالت و فضای عمل در شبکه‌های هوشمند
  • 8. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی (Q-Learning)
  • 9. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MARL
  • 11. تکنیک‌های هماهنگی بین عوامل
  • 12. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-based MARL)
  • 13. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based MARL)
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 17. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 18. معماری‌های MADRL
  • 19. مدل‌های همکاری (Cooperative MADRL)
  • 20. مدل‌های رقابتی (Competitive MADRL)
  • 21. مدل‌های ترکیبی (Mixed MADRL)
  • 22. پیش‌بینی مصرف انرژی در مقیاس خانگی
  • 23. پیش‌بینی مصرف انرژی در مقیاس صنعتی
  • 24. پیش‌بینی مصرف انرژی در مقیاس شهری
  • 25. مدل‌سازی عدم قطعیت در مصرف انرژی
  • 26. تکنیک‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 27. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی انرژی
  • 28. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی انرژی
  • 29. روش‌های آماری برای پیش‌بینی انرژی
  • 30. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی (MAE, RMSE)
  • 32. کنترل مصرف انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان پیک
  • 34. کاهش هزینه‌های انرژی با یادگیری تقویتی
  • 35. مدیریت بار در شبکه‌های هوشمند
  • 36. تکنیک‌های تعادل بار
  • 37. استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 38. ادغام منابع تجدیدپذیر در شبکه
  • 39. سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 40. بهینه‌سازی شارژ و دشارژ باتری‌ها
  • 41. کنترل مصرف انرژی با در نظر گرفتن قیمت
  • 42. استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا
  • 43. تأثیر قیمت بر رفتار مصرف‌کننده
  • 44. مدل‌سازی عوامل خارجی مؤثر بر مصرف انرژی
  • 45. شرایط آب و هوایی و مصرف انرژی
  • 46. رویدادهای خاص و مصرف انرژی
  • 47. تحلیل داده‌های مصرف انرژی
  • 48. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 49. استخراج ویژگی از داده‌های مصرف انرژی
  • 50. کاوش داده‌ها و شناسایی الگوها
  • 51. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 52. بهینه‌سازی منابع تولید انرژی
  • 53. مدیریت تقاضا (Demand Response)
  • 54. طراحی سیستم‌های پاسخگویی به تقاضا
  • 55. مدل‌سازی رفتار عوامل در سیستم‌های پاسخگویی
  • 56. یادگیری تقویتی برای مدیریت تقاضا
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 58. شبیه‌سازی محیط شبکه‌های هوشمند
  • 59. انتخاب پلتفرم شبیه‌سازی
  • 60. طراحی عامل‌های هوشمند
  • 61. آموزش عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی شده
  • 62. اعتبارسنجی مدل‌های آموزش دیده
  • 63. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 64. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 65. مطالعات موردی در مدیریت انرژی شبکه‌های هوشمند
  • 66. کاربرد در ساختمان‌های هوشمند
  • 67. کاربرد در صنعت برق
  • 68. کاربرد در حمل و نقل هوشمند
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 70. مسائل امنیتی در شبکه‌های هوشمند
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها
  • 72. مقیاس‌پذیری سیستم‌های MARL
  • 73. تفسیرپذیری تصمیمات عامل‌ها
  • 74. روندهای آینده در پیش‌بینی و کنترل انرژی
  • 75. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیشرفته
  • 76. هوش مصنوعی فدرال (Federated Learning)
  • 77. یادگیری تقویتی با نظارت (Offline RL)
  • 78. یادگیری تقویتی چندهدفه (Multi-objective RL)
  • 79. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 80. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی
  • 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های اخلاقی
  • 83. کاربرد فناوری بلاکچین در مدیریت انرژی
  • 84. امنیت و قابلیت اطمینان در شبکه‌های هوشمند
  • 85. مدل‌سازی رفتار کاربران با رویکرد اقتصادی-اجتماعی
  • 86. اثرات زیست‌محیطی مدیریت انرژی
  • 87. نقش استانداردها در شبکه‌های هوشمند
  • 88. چارچوب‌های نظارتی برای سیستم‌های هوشمند
  • 89. اقتصاد انرژی و سیاست‌گذاری
  • 90. توسعه پایدار و مدیریت انرژی
  • 91. پژوهش‌های پیشرو در حوزه شبکه‌های هوشمند
  • 92. مروری بر مقالات کلیدی
  • 93. گرایش‌های تحقیقاتی آتی
  • 94. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده انرژی
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در تحولات انرژی
  • 96. پتانسیل یادگیری تقویتی در آینده انرژی

📚 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.