کتاب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای حل چالش‌های سیستم‌های انرژی

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 تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای حل چالش‌های سیستم‌های انرژی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع فسیلی پاک و پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه و ریاضیات یادگیری تقویتی (MDP، تابع ارزش، سیاست)
  • 2. مرور الگوریتم‌های تک‌عامله (DQN، PPO، SAC) و محدودیت‌های آن‌ها در سیستم‌های انرژی
  • 3. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و تفاوت‌های آن با حالت تک‌عامله
  • 4. طبقه‌بندی روش‌های MARL: متمرکز، غیرمتمرکز و ترکیبی (CTDE)
  • 5. چالش‌های اصلی MARL در سیستم‌های انرژی: مقیاس‌پذیری، غیرایستایی، و هماهنگی
  • 6. مسئله اعتبارسنجی (Credit Assignment) در محیط‌های انرژی با عوامل متعدد
  • 7. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی شده شبکه‌های توزیع انرژی (GridSim، CityLearn و ...)
  • 8. پیاده‌سازی محیط سفارشی شبکه انرژی با استفاده از کتابخانه‌های OpenAI Gym و PettingZoo
  • 9. الگوریتم‌های ارزش‌محور چندعامله: VDN و QMIX
  • 10. الگوریتم‌های سیاست‌محور چندعامله: COMA و MAPPO
  • 11. معرفی MADDPG و کاربرد آن در سیستم‌های تولید و ذخیره‌سازی انرژی
  • 12. الگوریتم QTRAN و مزایای آن در مسائل هماهنگی عوامل انرژی
  • 13. مقایسه عمکرد MAPPO با QMIX در سناریوهای تعادل بار و پاسخگویی به تقاضا
  • 14. مسئله‌ی پاداش‌دهی (Reward Shaping) برای تشویق همکاری در شبکه‌های انرژی
  • 15. ارائه تابع پاداش ترکیبی برای بهینه‌سازی هم‌زمان هزینه، پایداری و آلایندگی
  • 16. روش‌های مقابله با غیرایستایی محیط با استفاده از تجربه‌های مشترک و حافظه‌ی توزیع‌شده
  • 17. استفاده از مکانیزم‌های ارتباطی میان عوامل برای کاهش عدم‌اطمینان
  • 18. ارتباط مؤثر با استفاده از گراف توجه (Graph Attention) در معماری MARL
  • 19. آموزش هماهنگ عوامل با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر گراف عصبی
  • 20. رویکردهای یادگیری مبتنی بر جمعیت (Population-Based Training) برای سیستم‌های انرژی
  • 21. پیاده‌سازی سیستم چندعامله برای مدیریت ریزشبکه‌های تجدیدپذیر
  • 22. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شارژ و دشارژ خودروهای برقی متصل به شبکه (V2G)
  • 23. مدیریت سمت تقاضا (Demand Response) با استفاده از MARL
  • 24. تخصیص بهینه بار میان نیروگاه‌های فسیلی پاک و تجدیدپذیر با عوامل مستقل
  • 25. پیش‌بینی و مدیریت نوسانات تولید بادی و خورشیدی با عوامل تطبیقی‌شونده
  • 26. بهبود پایداری ولتاژ و فرکانس شبکه با استفاده از کنترلرهای چندعامله
  • 27. کاهش هزینه‌های عملیاتی سیستم‌های توزیع با الگوریتم‌های قیمت‌گذاری پویا
  • 28. مدیریت ریسک و عدم‌قطعیت با رویکردهای یادگیری تقویتی ایمن (Safe MARL)
  • 29. آموزش عوامل با در نظر گرفتن محدودیت‌های فنی شبکه (ظرفیت خطوط، افت ولتاژ)
  • 30. به‌کارگیری روش‌های یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based MARL) برای سیستم‌های انرژی
  • 31. ارائه مدل محیط دینامیکی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی و Transformer
  • 32. پیاده‌سازی MARL بر روی بسترهای توزیع‌شده و ابری (Ray، PettingZoo، PyTorch)
  • 33. تکنیک‌های موازی‌سازی و شتاب‌دهی آموزش عوامل برای شبکه‌های بزرگ‌مقیاس
  • 34. مقایسه عملکرد آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز (CTDE) در سناریوهای مختلف
  • 35. ارزیابی عملکرد عوامل با معیارهای اختصاصی سیستم‌های انرژی (هزینه، پایداری، آلایندگی)
  • 36. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌ها در محیط‌های واقعی‌تر با افزودن نویز، تأخیر و داده‌های گم‌شده
  • 37. روش‌های عیب‌یابی و تشخیص خرابی عوامل در شبکه‌های توزیع انرژی
  • 38. بررسی چالش‌های امنیتی در سیستم‌های چندعامله و راهکارهای مقابله با حملات
  • 39. افزایش مقاومت و تاب‌آوری شبکه با استفاده از عوامل پشتیبان و یادگیری پاداش تنبیهی
  • 40. ارائه مطالعه‌ی موردی: مدیریت ریزشبکه‌ی هوشمند با ترکیب منابع فسیلی پاک و خورشیدی
  • 41. ارائه مطالعه‌ی موردی: بهینه‌سازی همزمان انرژی در یک مجتمع مسکونی هوشمند با MARL
  • 42. ارائه مطالعه‌ی موردی: هماهنگی چندین ایستگاه شارژ خودروی برقی با الگوریتم MAPPO
  • 43. بررسی تأثیر سیاست‌های تشویقی و مالی بر رفتار عوامل با استفاده از مدل‌های اقتصادی
  • 44. طراحی سیستم پاداش‌دهی چندهدفه برای تعادل بین سود اقتصادی و پایداری محیط‌زیست
  • 45. آشنایی با بسته‌های نرم‌افزاری MARLlib و EPEVA برای پیاده‌سازی سریع پروژه‌های انرژی
  • 46. پیاده‌سازی محیط‌های رقابتی و همکاری‌محور برای تحلیل رفتار عوامل در شرایط بحران
  • 47. بررسی رفتار عوامل در مواجهه با رویدادهای نادر (شکست خط، بارش ناگهانی، آلودگی شدید)
  • 48. ارائه یک چارچوب گام‌به‌گام برای طراحی و پیاده‌سازی MARL در شبکه‌های توزیع واقعی
  • 49. بهینه‌سازی فراپارامترهای الگوریتم‌ها برای کارایی بالاتر در سیستم‌های انرژی
  • 50. تکنیک‌های کاهش نوسان و ناپایداری در آموزش عوامل با استفاده از نرمال‌سازی و بازپخش تجربه
  • 51. ارائه و تحلیل نتایج عددی و نمودارهای همگرایی الگوریتم‌های مختلف
  • 52. جمع‌بندی، نتیجه‌گیری و ارائه چشم‌انداز آینده MARL در صنعت انرژی

📚 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.