کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در سیستم‌های انرژی باد

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 مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در سیستم‌های انرژی باد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی باد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. فضای حالت و فضای عمل
  • 4. تابع پاداش و سیاست
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 8. برنامه‌ریزی پویا
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری سیاست گرادیان
  • 11. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق برای DRL
  • 13. الگوریتم‌های DRL پیشرفته
  • 14. Actor-Critic
  • 15. Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 17. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 18. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. مفاهیم کلیدی MARL
  • 20. هماهنگی و رقابت عامل‌ها
  • 21. فضای حالت مشترک و جداگانه
  • 22. فضای عمل مشترک و جداگانه
  • 23. چالش‌های MARL
  • 24. مشاهده‌پذیری محدود
  • 25. عدم ایستایی محیط
  • 26. عدم قطعیت عامل‌ها
  • 27. الگوریتم‌های MARL
  • 28. مرور کلی الگوریتم‌های MARL
  • 29. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (CTDE)
  • 30. MADDPG
  • 31. COMA
  • 32. QMIX
  • 33. desligamento
  • 34. روش‌های مستقل
  • 35. Independent Q-Learning (IQL)
  • 36. Independent Actor-Critic (IAC)
  • 37. روش‌های مبتنی بر بازی
  • 38. تئوری بازی‌ها در MARL
  • 39. تعادل نش
  • 40. کاربرد تئوری بازی‌ها در MARL
  • 41. تخصیص منابع در سیستم‌های انرژی
  • 42. مقدمه‌ای بر سیستم‌های انرژی باد
  • 43. مشخصات سیستم‌های انرژی باد
  • 44. نوسانات توان باد
  • 45. مدل‌سازی توان باد
  • 46. کاربرد MARL در تخصیص منابع
  • 47. تخصیص منابع در شبکه‌های برق
  • 48. بهینه‌سازی تولید و مصرف
  • 49. مدیریت ذخیره‌سازی انرژی
  • 50. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی منابع
  • 51. تخصیص بهینه منابع در سیستم‌های انرژی
  • 52. مدل‌سازی ریاضی تخصیص منابع
  • 53. الگوریتم‌های بهینه‌سازی کلاسیک
  • 54. برنامه‌ریزی خطی
  • 55. برنامه‌ریزی عدد صحیح
  • 56. بهینه‌سازی غیرخطی
  • 57. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی در انرژی
  • 58. مقایسه MARL و الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 59. مزایای MARL در تخصیص منابع انرژی
  • 60. معایب MARL در تخصیص منابع انرژی
  • 61. مطالعات موردی MARL در سیستم‌های انرژی باد
  • 62. شبیه‌سازی تخصیص منابع با MARL
  • 63. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 64. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 65. تخصیص منابع در حضور عدم قطعیت
  • 66. مدیریت ریسک در تخصیص منابع
  • 67. کاربرد MARL در پیش‌بینی تولید باد
  • 68. تخصیص منابع با توجه به پیش‌بینی باد
  • 69. کاربرد MARL در مدیریت شبکه هوشمند
  • 70. بهینه‌سازی جریان توان با MARL
  • 71. مدیریت تقاضا با MARL
  • 72. کاربرد MARL در ادغام منابع تجدیدپذیر
  • 73. تخصیص منابع برای توربین‌های بادی
  • 74. بهینه‌سازی زاویه پره توربین با MARL
  • 75. مدیریت آرایه توربین‌های بادی با MARL
  • 76. کاربرد MARL در سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 77. تخصیص منابع باتری با MARL
  • 78. بهینه‌سازی شارژ و دشارژ باتری با MARL
  • 79. کاربرد MARL در بازارهای انرژی
  • 80. تخصیص منابع در بازارهای روزانه
  • 81. تخصیص منابع در بازارهای لحظه‌ای
  • 82. کاربرد MARL در سیستم‌های هیبریدی انرژی
  • 83. بهینه‌سازی منابع خورشیدی و بادی با MARL
  • 84. مدیریت سیستم‌های هیبریدی با MARL
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های واقعی
  • 86. نیاز به داده‌های واقعی
  • 87. قابلیت اطمینان و پایداری
  • 88. مسائل امنیتی
  • 89. آینده پژوهی MARL در سیستم‌های انرژی
  • 90. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در انرژی
  • 92. توسعه الگوریتم‌های MARL کارآمدتر
  • 93. استانداردسازی و چارچوب‌های عملیاتی
  • 94. اخلاق در هوش مصنوعی انرژی
  • 95. ملاحظات زیست‌محیطی در سیستم‌های انرژی
  • 96. تأثیر تخصیص منابع بر انتشار گازهای گلخانه‌ای
  • 97. نقش MARL در دستیابی به اهداف پایداری
  • 98. مباحث پیشرفته در MARL
  • 99. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 100. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل

📚 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.