کتاب مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل با MARL

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با استفاده از داده‌های واقعیت افزوده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه سیستم‌های حمل و نقل هوشمند (ITS) و چالش‌های مدیریت شهری
  • 2. مروری بر شبیه‌سازی‌های ترافیکی و ابزارهای رایج (SUMO، VISSIM، MATSim)
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی (RL) و کاربرد آن در کنترل ترافیک
  • 4. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و تفاوت آن با RL تک‌عامله
  • 5. انواع معماری‌های MARL (متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی) در سیستم‌های حمل و نقل
  • 6. مدل‌سازی مسئله حمل و نقل شهری به عنوان فرآیند تصمیم‌گیری مارکفی (MDP)
  • 7. تعریف فضای حالت (State Space) برای عامل‌های مختلف در شبکه ترافیکی
  • 8. طراحی فضای اقدام (Action Space) برای هر عامل (چراغ راهنمایی، خودرو، عابر)
  • 9. تعریف توابع پاداش (Reward Functions) برای بهینه‌سازی روانی ترافیک و کاهش آلودگی
  • 10. یکپارچه‌سازی داده‌های واقعیت افزوده برای بهبود درک محیط توسط عامل‌ها
  • 11. استفاده از داده‌های GPS و حسگرهای شهری برای آموزش عامل‌های MARL
  • 12. شبیه‌سازی تعامل بین خودروهای خودران و چراغ‌های هوشمند با رویکرد MARL
  • 13. مدل‌سازی ترافیک چندشاخه و تقاطع‌های پیچیده با عامل‌های همکار
  • 14. مدیریت ترافیک در زمان‌های اوج (Peak Hours) با استفاده از MARL تطبیقی
  • 15. پاسخگویی به رویدادهای غیرمنتظره (تصادف، بسته شدن مسیر) با عامل‌های یادگیرنده
  • 16. هماهنگی بین چراغ‌های راهنمایی در یک منطقه شهری با استفاده از MARL
  • 17. معرفی الگوریتم‌های CTDE (Centralized Training with Decentralized Execution)
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم QMIX برای هماهنگی عامل‌ها در شبکه ترافیکی
  • 19. استفاده از الگوریتم‌های Policy Gradient مانند MADDPG و MAPPO در ترافیک
  • 20. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های MARL در سناریوهای مختلف شهری
  • 21. شبیه‌سازی حمل و نقل عمومی و اولویت‌دهی به اتوبوس‌ها با MARL
  • 22. مدیریت پارکینگ‌های هوشمند و توزیع خودروها با رویکرد چندعامله
  • 23. بهینه‌سازی مسیرهای اضطراری (آمبولانس، آتش‌نشانی) با استفاده از MARL
  • 24. پیش‌بینی و مدیریت ازدحام با استفاده از مدل‌های MARL مبتنی بر داده‌های تاریخی
  • 25. ارزیابی عملکرد سیستم با معیارهای کلیدی (زمان سفر، مصرف سوخت، انتشار آلاینده‌ها)
  • 26. طراحی و پیاده‌سازی یک محیط شبیه‌سازی ترافیک در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های MARL
  • 27. یکپارچه‌سازی MARL با شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه مانند CARLA و AirSim
  • 28. مدیریت داده‌های واقعیت افزوده و ترکیب آن با محیط شبیه‌سازی
  • 29. استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای سناریوهای جدید شهری
  • 30. مدیریت مقیاس‌پذیری و افزایش تعداد عامل‌ها در شبیه‌سازی‌های شهری
  • 31. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی (تأخیر، نویز، نقص حسگر)
  • 32. طراحی سیستم‌های پشتیبان (Fallback) برای شرایط خارج از محدوده یادگیری
  • 33. ارائه روش‌های توضیح‌پذیری (XAI) برای تصمیم‌گیری عامل‌های ترافیکی
  • 34. مدیریت ریسک و ایمنی در سیستم‌های حمل و نقل مبتنی بر MARL
  • 35. شبیه‌سازی تعامل عابران پیاده و دوچرخه‌سواران با عامل‌های هوشمند
  • 36. بررسی نقش فناوری‌های V2X (Vehicle-to-Everything) در بهبود عملکرد MARL
  • 37. مطالعه موردی: پیاده‌سازی MARL در یک منطقه شهری واقعی (مانند شهر هوشمند)
  • 38. مطالعه موردی: مدیریت ترافیک در تقاطع‌های پرتردد با استفاده از MARL
  • 39. ارزیابی تأثیر MARL بر کاهش زمان سفر و افزایش رضایت شهروندان
  • 40. مقایسه نتایج MARL با روش‌های کلاسیک مدیریت ترافیک
  • 41. مدیریت هزینه‌های محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبیه‌سازی‌ها
  • 42. ارائه پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم کنترل ترافیک با MARL
  • 43. گزارش‌گیری و مستندسازی نتایج شبیه‌سازی برای ارائه به ذی‌نفعان شهری
  • 44. بررسی آینده‌پژوهی و کاربردهای نوین MARL در حمل و نقل شهری

📚 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.