اکسپرس 24
کتاب مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسی سیستم‌های انرژی

کتاب مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسی سیستم‌های انرژی

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی انرژی پیش‌بینی تقاضا سیستم‌های انرژی پایدار شبکه‌های توزیع هوشمند مدیریت انرژی مهندسی سیستم‌های انرژی هوش مصنوعی در انرژی 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 مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسی سیستم‌های انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول پایه یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. یادگیری Q
  • 7. یادگیری Deep Q Networks (DQN)
  • 8. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-based learning)
  • 9. الگوریتم Actor-Critic
  • 10. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی
  • 11. مدل‌سازی سیستم‌های انرژی به عنوان مسائل یادگیری تقویتی
  • 12. تعریف عامل‌ها و محیط در مهندسی سیستم‌های انرژی
  • 13. طراحی تابع پاداش برای سیستم‌های انرژی
  • 14. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های انرژی
  • 15. مدیریت تقاضا در شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 16. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 17. کنترل توان راکتیو در سیستم‌های قدرت
  • 18. تخصیص منابع در ریزشبکه‌ها
  • 19. پیش‌بینی و مدیریت تولید انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 20. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملکرد توربین‌های بادی
  • 21. یادگیری تقویتی برای مدیریت پنل‌های خورشیدی
  • 22. بهینه‌سازی شارژ و دشارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 23. یادگیری تقویتی در بازار انرژی
  • 24. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. محیط‌های چندعامله (Multi-agent environments)
  • 26. تعاملات بین عامل‌ها
  • 27. همکاری و رقابت در عامل‌ها
  • 28. نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 29. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 30. بهینه‌سازی پارتو (Pareto Optimality)
  • 31. یادگیری تقویتی با عامل‌های مستقل
  • 32. چالش‌های هماهنگی در عامل‌های مستقل
  • 33. یادگیری تقویتی با عامل‌های هماهنگ
  • 34. یادگیری تقویتی متمرکز و غیرمتمرکز
  • 35. اتصال عامل‌ها به یکدیگر
  • 36. معماری‌های شبکه‌ای برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 39. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت
  • 40. یادگیری تقویتی برای کشف استراتژی‌های بهینه
  • 41. روش‌های یادگیری تقویتی برای مسائل پیچیده
  • 42. یادگیری تقویتی با حالات مشاهده‌پذیر جزئی (Partially Observable Markov Decision Processes - POMDPs)
  • 43. یادگیری تقویتی با مدل‌های محیطی
  • 44. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free reinforcement learning)
  • 45. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 46. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 47. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 48. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 49. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 50. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 51. QMIX
  • 52. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 53. OWAR (Order-based W-ary)
  • 54. MAPPO (Multi-Agent PPO)
  • 55. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های انرژی
  • 56. بهینه‌سازی عملکرد نیروگاه‌های ترکیبی
  • 57. مدیریت انرژی در سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 58. بهینه‌سازی شبکه توزیع هوشمند
  • 59. کنترل جریان توان در شبکه‌های انتقال
  • 60. مدیریت بار در مقیاس بزرگ
  • 61. تخصیص منابع تولید پراکنده
  • 62. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های حرارتی-برودتی ساختمان‌های بزرگ
  • 63. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه الکتریکی متصل به شبکه
  • 64. سیستم‌های پیش‌بینی تقاضا و تولید با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله
  • 65. بهینه‌سازی در بازارهای انرژی الکترونیکی
  • 66. تطبیق پذیری سیستم‌های انرژی در برابر نوسانات
  • 67. مدیریت پایداری سیستم‌های قدرت با حضور منابع تجدیدپذیر
  • 68. یادگیری تقویتی برای امنیت سایبری سیستم‌های انرژی
  • 69. شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد سیستم‌های انرژی پیچیده
  • 70. طراحی سیستم‌های انرژی مقاوم در برابر خطا
  • 71. بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع بزرگ
  • 72. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل انرژی (مانند خطوط لوله)
  • 73. بهینه‌سازی در سیستم‌های مدیریت منابع آب و انرژی
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهبود راندمان فرآیندهای صنعتی
  • 75. مدیریت انرژی در مراکز داده
  • 76. بهینه‌سازی در سیستم‌های کشاورزی هوشمند
  • 77. تطبیق با تغییرات اقلیمی در سیستم‌های انرژی
  • 78. یادگیری تقویتی برای پایداری بلندمدت سیستم‌های انرژی
  • 79. تحلیل ریسک در سیستم‌های انرژی با یادگیری تقویتی
  • 80. بهینه‌سازی در استراتژی‌های قیمت‌گذاری انرژی
  • 81. مدیریت انرژی در مقیاس جهانی
  • 82. یادگیری تقویتی برای نوآوری در تکنولوژی‌های انرژی
  • 83. ارزیابی و اعتبار سنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 84. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در سیستم‌های انرژی
  • 85. مسائل اخلاقی و امنیتی در استفاده از یادگیری تقویتی
  • 86. آینده یادگیری تقویتی در مهندسی سیستم‌های انرژی
  • 87. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. نکات مهم در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 89. اهمیت داده‌ها در یادگیری تقویتی
  • 90. استفاده از شبیه‌سازها برای آموزش عامل‌ها
  • 91. روش‌های ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 92. مطالعات موردی پیشرفته در سیستم‌های انرژی
  • 93. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های انرژی پایدار
  • 94. نتیجه‌گیری و چشم‌اندازهای 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.