اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل هوشمند با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل هوشمند با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی حمل و نقل بهینه‌سازی منابع حمل و نقل هوشمند سیستم‌های هوشمند مدیریت حمل و نقل هوش مصنوعی در حمل و نقل 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 بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل هوشمند با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر حمل و نقل هوشمند
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی تک عامله
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. تفاوت‌های یادگیری تقویتی تک عامله و چندعامله
  • 7. مدل‌های همکاری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. مدل‌های رقابتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. مدل‌های ترکیبی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله ترکیبی
  • 13. ملاحظات مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. معرفی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 15. کاربرد سنسورها و جمع‌آوری داده در حمل و نقل هوشمند
  • 16. شبکه‌های ارتباطی در حمل و نقل هوشمند
  • 17. تحلیل داده‌های ترافیکی
  • 18. پیش‌بینی جریان ترافیک
  • 19. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی
  • 20. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 21. سیستم‌های اطلاعات سفر
  • 22. وسایل نقلیه خودران و نقش یادگیری تقویتی
  • 23. مسائل تخصیص منابع در حمل و نقل
  • 24. مفهوم تخصیص منابع
  • 25. انواع منابع در حمل و نقل
  • 26. چالش‌های تخصیص منابع سنتی
  • 27. مقدمه‌ای بر تخصیص منابع در حمل و نقل هوشمند
  • 28. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه منابع
  • 29. مدل‌سازی مسئله تخصیص منابع با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. تعریف تابع پاداش برای تخصیص منابع
  • 31. تابع پاداش مبتنی بر کاهش زمان سفر
  • 32. تابع پاداش مبتنی بر کاهش مصرف سوخت
  • 33. تابع پاداش مبتنی بر افزایش ظرفیت حمل
  • 34. تابع پاداش مبتنی بر کاهش ازدحام
  • 35. تعریف فضای حالت برای مسئله تخصیص منابع
  • 36. حالت‌های مرتبط با وضعیت ترافیک
  • 37. حالت‌های مرتبط با وضعیت منابع
  • 38. حالت‌های مرتبط با تقاضای سفر
  • 39. تعریف فضای عمل برای مسئله تخصیص منابع
  • 40. اقدامات مربوط به هدایت ترافیک
  • 41. اقدامات مربوط به تخصیص وسایل نقلیه
  • 42. اقدامات مربوط به تنظیم سرعت
  • 43. اقدامات مربوط به مدیریت پهنای باند ارتباطی
  • 44. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع
  • 45. استفاده از Q-learning در تخصیص منابع
  • 46. استفاده از Deep Q-Network (DQN) برای تخصیص منابع
  • 47. استفاده از Policy Gradient برای تخصیص منابع
  • 48. استفاده از Actor-Critic برای تخصیص منابع
  • 49. استفاده از Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 50. استفاده از Proximal Policy Optimization (PPO) در سناریوهای چندعامله
  • 51. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 52. شبیه‌سازی محیط حمل و نقل هوشمند
  • 53. ابزارهای شبیه‌سازی حمل و نقل (مانند SUMO)
  • 54. مدل‌سازی عامل‌ها در شبیه‌ساز
  • 55. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در محیط شبیه‌سازی شده
  • 56. تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • 57. بهبود تابع پاداش بر اساس نتایج
  • 58. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 59. مقایسه با روش‌های تخصیص منابع سنتی
  • 60. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت ترافیک
  • 61. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 62. تخصیص پویا مسیرهای وسائل نقلیه عمومی
  • 63. مدیریت تقاضا در حمل و نقل هوشمند
  • 64. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل اشتراکی
  • 65. بهینه‌سازی تخصیص ناوگان تاکسی‌های اینترنتی
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 67. کاهش انتشار آلاینده‌ها از طریق تخصیص منابع
  • 68. بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین هوشمند
  • 69. مدیریت اضطراری و پاسخگویی به حوادث
  • 70. تخصیص منابع در زمان بحران
  • 71. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 72. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 73. استانداردهای فنی در حمل و نقل هوشمند
  • 74. آینده پژوهی در حوزه حمل و نقل هوشمند
  • 75. نقش هوش مصنوعی در تکامل حمل و نقل
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند در مقیاس بزرگ
  • 77. اهمیت همکاری بین نهادهای دولتی و خصوصی
  • 78. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی برای حمل و نقل هوشمند
  • 79. آموزش و توسعه نیروی انسانی متخصص
  • 80. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی
  • 81. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 82. ارزیابی اقتصادی طرح‌های حمل و نقل هوشمند
  • 83. تأثیرات اجتماعی طرح‌های حمل و نقل هوشمند
  • 84. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 85. سازگاری با تغییرات اقلیمی در حمل و نقل
  • 86. نوآوری در فناوری‌های حمل و نقل
  • 87. نقش داده‌های بزرگ در بهینه‌سازی حمل و نقل
  • 88. هوش مصنوعی مولد در طراحی سیستم‌های حمل و نقل
  • 89. یادگیری تقویتی با داده‌های واقعی (Real-world RL)
  • 90. چالش‌های انتقال دانش از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 91. روش‌های ارتقاء robustness الگوریتم‌ها
  • 92. تخصیص منابع در شبکه‌های حمل و نقل پیچیده
  • 93. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری پذیری (Scalability)
  • 94. طراحی الگوریتم‌های کارآمد برای سیستم‌های توزیع شده
  • 95. ارتباطات عامل‌ها و هماهنگی آن‌ها
  • 96. مدل‌های اقتصادی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. تخصیص منابع با در نظر گرفتن هزینه‌های ارتباطی
  • 98. بهینه‌سازی در مقابل عدالت در تخصیص منابع
  • 99. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 100. یادگیری تقویتی عمیق در سناریوهای پیچیده

📚 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.