اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت بهینه منابع تولید پراکنده فسیلی پاک

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت بهینه منابع تولید پراکنده فسیلی پاک

تگ‌ها: agent-based modeling CCS clean fossil energy demand response distributed generation energy management energy systems grid control MARL microgrids multi-agent reinforcement learning optimization power distribution reinforcement learning algorithms smart grid

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: ابزاری قدرتمند برای مدیریت بهینه منابع تولید پراکنده فسیلی پاک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه بر یادگیری تقویتی و مفاهیم پایه
  • 2. تفاوت یادگیری تقویتی تک-عامله و چندعامله
  • 3. مفاهیم محیط‌های چندعامله در MARL
  • 4. taxonomy of MARL: cooperative, competitive, mixed-motif
  • 5. Марков决策过程在多智能体中的延伸
  • 6. الگوریتم‌های Q-学习 در محیط‌های چندعامله
  • 7. deep Q-networks (DQN) برای چند عامله
  • 8. سیاس-gradient méthodes در MARL
  • 9. معمار'acteur-critic' برای چند عامله
  • 10. توازن ناش و یادگیری توازن در MARL
  • 11. یادگیری توازن از طریق تکرار fictitious play
  • 12. یادگیری توازن از طریق gradient play
  • 13. مفاهیم تعمیم و انتقال در MARL
  • 14. یادگیری تقویتی هرمی برای چند عامله
  • 15. یادگیری تقویتی با ارتباط بین عامله
  • 16. برتروتوكول‌های ارتباط مؤثر در MARL
  • 17. یادگیری تقویتی با محیط‌های parcialmente observable
  • 18. مدلسازی محیط برای انرژی توزیع‌شده
  • 19. مقدمه به سیستم‌های انرژی توزیع‌شده (DER)
  • 20. منابع انرژی فسیلی تمیز: گاز طبیعی با CCS
  • 21. فناوری‌های احتجاز و зб存 Carbon (CCS) در تولید توزیع‌شده
  • 22. مدل‌سازی تولید انرژی از واحدهای gaseous کوچک
  • 23. تكامل منابع تجدیدپذیر با فسیلی تمیز
  • 24. مدل‌سازی و مدیریت طلب و پاسخ در هوشمند شبکه
  • 25. مدل‌سازی بارهای متغیر و پیش‌بینی مصرف
  • 26. بهینه‌سازی توزیع انرژی با MARL: تعریف مسئله
  • 27. تعریف جایزه برای سیستم‌های انرژی تمیز
  • 28. 設計 توابع هزینه برای انبعاثات و کارایی
  • 29. محدودیت‌های شبکه: حدود ولتاژ و فرکانس
  • 30. مدلسازی از دست رفتن انتقال و توزیع
  • 31. تعادل تولید و مصرف در زمان واقعی
  • 32. همکاری عامله برای واحدهای تولید توزیع‌شده
  • 33. یادگیری تقویتی مرکزی با آموزش توزیع‌شده (CTDE)
  • 34. یادگیری تقویتی کاملاً لامرکزي
  • 35. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر توافق
  • 36. یادگیری تقویتی با به اشتراک گذاشتن تجربه بین عامله
  • 37. مekanizмы برای مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی تولید
  • 38. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تولید واحدهای gaseous
  • 39. پیش‌بینی بار با استفاده از سلاسل زمانی و عصبی
  • 40. ادغام مدل‌های پیش‌بینی با MARL برای بهینه‌سازی تصمیم
  • 41. مدیریت ذخیره‌سازی انرژی (باتری، هیدروژن) در MARL
  • 42. بهینه‌سازی عمل سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی با عامله
  • 43. کاهش هزینه عملیاتی از طریق MARL
  • 44. افزایش نسبت استفاده از سوخت تمیز با یادگیری تقویتی
  • 45. کاهش انبعاثات کربن با استفاده از جایزه‌های محیطی
  • 46. طراحی مکانیزم‌های قیمت‌گذاری کربن در محیط MARL
  • 47. تأقلم با تغییرات قیمت سوخت و سیاست‌های regulative
  • 48. تحلیل حساسیّة نسبت به تغییرات پارامترها
  • 49. ارزیابی عملکرد: معیارهای کارایی، هزینه، انبعاثات
  • 50. شبیه‌سازی با محیط‌های مانند GridLAB-D یا Pandapower
  • 51. تכל MARL با پلتفرم‌های شبیه‌سازی انرژی اپن‌سورس
  • 52. اجرای MARL روی پلتفرم‌های ابری برای آزمایش مقیاس‌پذیر
  • 53. سیاست-transfer از شبیه‌سازی به محیط واقعی (Sim-to-Real)
  • 54. آزمون MARL در лабораتورهای انرژی توزیع‌شده واقعی
  • 55. نظارت و اجرای عامله در زمان واقعی
  • 56. کشف و رفع عطل در سیستم انرژی با MARL
  • 57. انعطاف‌پذیری و صبر در برابر اختلال (خطاهای خط، تغییرات ناگهانی)
  • 58. یادگیری تقویتی با یادگیری از نمونه‌ها ( imitation learning)
  • 59. ادغام یادگیری مشرف با یادگیری تقویتی برای عامله
  • 60. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری (نرخ یادگیری، ضریب تخفیف) با بهینه‌سازی بیزی
  • 61. تحلیل پایداری الگوریتم‌های MARL در سیستم‌های انرژی
  • 62. مطالبه مقیاس‌پذیری: از چند تا صد عامله
  • 63. تقسیم شبکه به مناطق و مدیریت محلی توسط MARL
  • 64. تنسيق مناطق از طریق لایه‌های هماهنگی (coordination layer)
  • 65. استفاده از تکنیک‌های گراف (GNNs) برای نمایش topologie شبکه
  • 66. MARL مبتنی بر گراف دانش برای انرژی (knowledge graph)
  • 67. درج اطلاعات بازار و قیمت‌ها در محیط MARL
  • 68. مدل‌سازی بازارهای انرژی محلی و تجارت بین عامله
  • 69. مکانیزم‌های عرضه و قیمت‌گذاری در MARL برای انرژی توزیع‌شده
  • 70. بهینه‌سازی به اشتراک‌گذاری انرژی بین عامله از طریق قراردادهای هوشمند (smart contracts)
  • 71. ادغام فناوری بلوچین با MARL برای تسویه معامله
  • 72. حفظ حریم خصوصی و امنیت در داده‌های عامله
  • 73. تکنیک‌های یادگیری فدرال برای حفاظت از داده‌های عامله
  • 74. ارزیابی تأثیر قوانین محیطی بر سیاست‌های یادگیری
  • 75. مطالعه مورد: اجرای MARL در شبکه توزیع گاز طبیعی با CCS
  • 76. مطالعه مورد: MARL در مایکروگراد صنعتی با واحدهای gaseous تمیز
  • 77. مطالعه مورد: MARL در شبکه شهری یکپارچه (انرژی، حرارت، نقل)
  • 78. جهت‌های آینده: MARL با یادگیری تقویتی عمیق چندوظیفیم
  • 79. ادغام MARL با مدل‌های مبتنی بر فیزیک (physics-informed neural nets)
  • 80. نقشه‌راه برای применение MARL در بخش انرژی تمیز در سطح ملی

📚 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.