کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کنترل مصرف انرژی در ساختمان‌ها

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کنترل مصرف انرژی در ساختمان‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در ساختمان‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. تعریف مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 5. حالت، عمل و پاداش
  • 6. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی اساسی
  • 8. یادگیری مبتنی بر جدول
  • 9. یادگیری Q-learning
  • 10. یادگیری SARSA
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری عمیق Q (DQN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 15. روش‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 17. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 18. چالش‌های MARL
  • 19. فضاهای حالت و عمل مشترک
  • 20. فضاهای حالت و عمل مجزا
  • 21. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 22. مدل‌های همکاری در MARL
  • 23. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 24. مدل‌های ترکیبی (همکاری-رقابت)
  • 25. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر جدول
  • 26. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر شبکه عصبی
  • 27. مروری بر الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 28. یادگیری تقویتی چندعامله با مشاهده ناقص
  • 29. یادگیری تقویتی چندعامله با عدم قطعیت
  • 30. استفاده از MARL در کنترل سیستم‌ها
  • 31. کاربرد MARL در بهینه‌سازی
  • 32. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی و کنترل مصرف انرژی
  • 33. اهمیت بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 34. عوامل مؤثر بر مصرف انرژی ساختمان
  • 35. مدل‌سازی مصرف انرژی ساختمان
  • 36. روش‌های سنتی پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 37. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 38. یادگیری ماشین در پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 39. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی انرژی
  • 40. کاربرد درخت تصمیم در پیش‌بینی انرژی
  • 41. کاربرد ماشین بردار پشتیبان در پیش‌بینی انرژی
  • 42. مقدمه‌ای بر کنترل مصرف انرژی
  • 43. سیستم‌های مدیریت انرژی ساختمان (BEMS)
  • 44. نقش MARL در BEMS
  • 45. پیش‌بینی بار حرارتی ساختمان با MARL
  • 46. کنترل سیستم‌های تهویه مطبوع با MARL
  • 47. بهینه‌سازی روشنایی با MARL
  • 48. کنترل سیستم‌های گرمایش و سرمایش با MARL
  • 49. تشکیل تیم عامل‌ها برای کنترل انرژی
  • 50. تعیین تابع پاداش مناسب برای عامل‌ها
  • 51. طراحی محیط شبیه‌سازی مصرف انرژی
  • 52. ساختمان‌های هوشمند و MARL
  • 53. شبیه‌سازی معماری ساختمان
  • 54. شبیه‌سازی سیستم‌های HVAC
  • 55. شبیه‌سازی سیستم‌های روشنایی
  • 56. شبیه‌سازی حضور افراد
  • 57. تنظیم پارامترهای محیط شبیه‌سازی
  • 58. جمع‌آوری داده‌های مصرف انرژی
  • 59. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 60. مهندسی ویژگی برای مدل‌های انرژی
  • 61. آموزش مدل‌های MARL برای پیش‌بینی
  • 62. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 63. آموزش مدل‌های MARL برای کنترل
  • 64. تنظیم سیاست‌های کنترلی عامل‌ها
  • 65. ارزیابی عملکرد مدل‌های کنترلی
  • 66. تحلیل حساسیت پارامترهای MARL
  • 67. مقایسه با روش‌های کنترلی دیگر
  • 68. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در مقیاس شبکه
  • 69. بهینه‌سازی توزیع انرژی با MARL
  • 70. مدیریت تقاضا با MARL
  • 71. یکپارچه‌سازی منابع انرژی تجدیدپذیر با MARL
  • 72. مطالعات موردی کاربرد MARL در ساختمان‌ها
  • 73. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 74. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 75. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 76. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 77. اخلاق در استفاده از MARL
  • 78. روندهای آینده در MARL برای انرژی
  • 79. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله پیشرفته
  • 80. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری انتقال
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 84. کاربرد MARL در ساختمان‌های چند منظوره
  • 85. بهینه‌سازی انرژی در ساختمان‌های اداری
  • 86. بهینه‌سازی انرژی در ساختمان‌های مسکونی
  • 87. بهینه‌سازی انرژی در ساختمان‌های تجاری
  • 88. بهینه‌سازی انرژی در ساختمان‌های صنعتی
  • 89. مدیریت انرژی در ساختمان‌های عمومی
  • 90. نقش استانداردسازی در پیاده‌سازی MARL
  • 91. طراحی رابط کاربر برای سیستم‌های MARL
  • 92. ملاحظات اقتصادی در پیاده‌سازی MARL
  • 93. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL
  • 94. پیاده‌سازی با پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
  • 95. آزمایش و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 96. مقایسه عملکرد در سناریوهای مختلف
  • 97. ارائه نتایج و گزارش‌دهی
  • 98. تدوین راهنماهای عملیاتی
  • 99. آموزش کاربران نهایی سیستم
  • 100. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های MARL

📚 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.