کتاب مدیریت مواصلاتی هوشمند با رویکرد عامل‌محور

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 مدیریت مواصلاتی هوشمند با رویکرد عامل‌محور

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدیریت ترافیک (Traffic Management)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدیریت ترافیک هوشمند و سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 2. مفهوم عامل در سامانه‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 3. مدل‌سازی شبکه معابر به‌عنوان محیط چندعامله
  • 4. تعریف عامل‌ها در مدیریت مواصلاتی
  • 5. تقاطع‌ها به‌عنوان عامل‌های تصمیم‌گیرنده
  • 6. خودروهای متصل و خودران به‌عنوان عامل‌های هوشمند
  • 7. ناوگان حمل‌ونقل عمومی به‌عنوان عامل‌های مشارکت‌کننده
  • 8. مدل‌سازی جریان ترافیک برای یادگیری تقویتی
  • 9. ویژگی‌های محیط ترافیکی پویا و تصادفی
  • 10. تعریف حالت در مسائل کنترل ترافیک
  • 11. طراحی فضای حالت برای عامل‌های ترافیکی
  • 12. نمایش تراکم و صف خودروها در فضای حالت
  • 13. نمایش سرعت و جریان ترافیک
  • 14. استفاده از داده‌های حسگرها برای مشاهده وضعیت ترافیک
  • 15. تعریف فضای عمل برای عامل‌های ترافیکی
  • 16. کنترل چراغ‌های راهنمایی به‌عنوان مسئله تصمیم‌گیری
  • 17. تنظیم زمان‌بندی فازهای چراغ راهنمایی
  • 18. کنترل زمان سبز و قرمز با یادگیری تقویتی
  • 19. طراحی تابع پاداش برای مدیریت ترافیک
  • 20. کاهش تأخیر سفر به‌عنوان هدف یادگیری
  • 21. کاهش طول صف به‌عنوان معیار پاداش
  • 22. افزایش توان عبور شبکه به‌عنوان هدف کنترلی
  • 23. مدیریت مصرف سوخت و انتشار آلاینده‌ها
  • 24. توازن میان اهداف متضاد در مدیریت ترافیک
  • 25. مبانی یادگیری تقویتی برای مدیریت مواصلاتی
  • 26. فرمول‌بندی فرایند تصمیم‌گیری مارکوف در ترافیک
  • 27. فرمول‌بندی مسئله به‌صورت فرآیند تصمیم‌گیری چندعامله
  • 28. تفاوت یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 29. یادگیری مستقل عامل‌ها در شبکه ترافیکی
  • 30. چالش غیرایستایی در محیط‌های چندعامله
  • 31. همکاری میان عامل‌های کنترل‌کننده تقاطع‌ها
  • 32. هماهنگی محلی و بهینه‌سازی سراسری
  • 33. یادگیری مشارکتی در کنترل ترافیک
  • 34. یادگیری رقابتی در سناریوهای حمل‌ونقلی
  • 35. سناریوهای مختلط همکاری و رقابت
  • 36. مسئله تخصیص اعتبار میان عامل‌های ترافیکی
  • 37. طراحی پاداش محلی و پاداش سراسری
  • 38. اشتراک‌گذاری اطلاعات میان تقاطع‌های مجاور
  • 39. ارتباط مستقیم میان عامل‌های ترافیکی
  • 40. ارتباط غیرمستقیم از طریق محیط
  • 41. محدودیت پهنای باند در ارتباط عامل‌ها
  • 42. یادگیری با مشاهده ناقص وضعیت شبکه
  • 43. هماهنگی عامل‌ها در شرایط اطلاعات ناقص
  • 44. معماری متمرکز برای آموزش عامل‌های ترافیکی
  • 45. معماری غیرمتمرکز برای کنترل ترافیک
  • 46. آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز در MARL
  • 47. الگوی Centralized Training with Decentralized Execution
  • 48. یادگیری ارزش‌محور در مدیریت ترافیک
  • 49. Q-Learning برای کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 50. Deep Q-Network برای کنترل ترافیک
  • 51. Independent Q-Learning در شبکه‌های چندتقاطعی
  • 52. یادگیری سیاست‌محور برای کنترل ترافیک
  • 53. روش‌های Actor-Critic در مدیریت مواصلاتی
  • 54. Multi-Agent Actor-Critic برای کنترل شبکه
  • 55. روش‌های MAPPO در مدیریت ترافیک
  • 56. روش‌های MADDPG برای عامل‌های حمل‌ونقلی
  • 57. روش‌های ارزش‌محور چندعامله مانند QMIX
  • 58. مقایسه الگوریتم‌های MARL برای مدیریت ترافیک
  • 59. انتخاب الگوریتم بر اساس اندازه و پیچیدگی شبکه
  • 60. مقیاس‌پذیری یادگیری چندعامله در شبکه‌های بزرگ
  • 61. تعمیم سیاست از یک تقاطع به چند تقاطع
  • 62. هماهنگی سلسله‌مراتبی عامل‌های ترافیکی
  • 63. کنترل چندسطحی در شبکه‌های مواصلاتی
  • 64. گروه‌بندی تقاطع‌ها برای کاهش پیچیدگی
  • 65. هماهنگی منطقه‌ای در شبکه‌های شهری
  • 66. کنترل ترافیک در شبکه‌های بزرگ‌مقیاس
  • 67. مدیریت پدیده انتشار صف میان تقاطع‌ها
  • 68. پیشگیری از انسداد شبکه و Spillback
  • 69. مدیریت ترافیک در ساعات اوج
  • 70. مدیریت رخدادهای غیرعادی و اختلالات ترافیکی
  • 71. کنترل ترافیک در شرایط تصادف و انسداد مسیر
  • 72. مدیریت ترافیک در شرایط تغییر ناگهانی تقاضا
  • 73. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی در مسیرهای پرتردد
  • 74. کنترل چندتقاطعی و ایجاد موج سبز
  • 75. هماهنگی خودروهای متصل با چراغ‌های راهنمایی
  • 76. ارتباط Vehicle-to-Infrastructure در مدیریت ترافیک
  • 77. ارتباط Vehicle-to-Vehicle میان عامل‌های خودرو
  • 78. ادغام داده‌های خودروهای متصل با MARL
  • 79. هماهنگی خودروهای خودران در شبکه‌های شهری
  • 80. کنترل ناوگان حمل‌ونقل عمومی با یادگیری چندعامله
  • 81. مدیریت اتوبوس‌ها و اولویت‌دهی به حمل‌ونقل عمومی
  • 82. هماهنگی تاکسی‌ها و سامانه‌های حمل‌ونقل درخواستی
  • 83. مدیریت پارکینگ با رویکرد عامل‌محور
  • 84. تخصیص مسیر هوشمند با یادگیری چندعامله
  • 85. مسیریابی پویا در شبکه‌های شهری
  • 86. هماهنگی انتخاب مسیر میان خودروها
  • 87. مدیریت تقاضای سفر با عامل‌های هوشمند
  • 88. مدیریت ترافیک چندوجهی با MARL
  • 89. ادغام حمل‌ونقل خصوصی و عمومی در مدل چندعامله
  • 90. طراحی محیط شبیه‌سازی برای مدیریت ترافیک
  • 91. شبیه‌سازی شبکه‌های شهری با SUMO
  • 92. مدل‌سازی عامل‌ها در SUMO
  • 93. استفاده از CityFlow برای آزمایش MARL
  • 94. مقایسه محیط‌های شبیه‌سازی ترافیکی
  • 95. تولید سناریوهای ترافیکی برای آموزش عامل‌ها
  • 96. ایجاد تقاطع‌ها و شبکه‌های مصنوعی برای آزمایش
  • 97. تولید تقاضای سفر و الگوهای جریان ترافیک
  • 98. آموزش عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی
  • 99. تنظیم اپیزودها و سناریوهای آموزش
  • 100. مدیریت Exploration و Exploitation در ترافیک

📚 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.