اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی منابع پراکنده با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی منابع پراکنده با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL انرژی‌های تجدیدپذیر بهینه‌سازی سیستم انرژی بهینه‌سازی منابع پراکنده شبکه‌های توزیع هوشمند کنترل هوشمند مدیریت انرژی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

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 بهینه‌سازی منابع پراکنده با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت مدیریت منابع پراکنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. محیط و عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 5. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. حل معادلات بلمن
  • 9. روش‌های مونت‌کارلو
  • 10. تفاضل زمانی (TD)
  • 11. Q-Learning
  • 12. SARSA
  • 13. Deep Q-Network (DQN)
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. محیط‌های چندعامله همکار
  • 17. محیط‌های چندعامله رقابتی
  • 18. مفاهیم بازی‌ها و نظریه بازی‌ها
  • 19. ماتریس سود
  • 20. استراتژی‌های تعادلی نش
  • 21. یادگیری تقویتی در محیط‌های ترکیبی
  • 22. ارتباط و هماهنگی در عوامل
  • 23. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. روش‌های تمرکزدهی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. روش‌های توزیع‌شده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 28. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت منابع
  • 29. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های ارتباطی
  • 30. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت انرژی
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله در اقتصاد
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله و کنترل ترافیک
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله در بازارهای مالی
  • 35. مقدمه‌ای بر منابع پراکنده
  • 36. مدل‌سازی منابع پراکنده
  • 37. چالش‌های بهینه‌سازی منابع پراکنده
  • 38. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع
  • 39. بهینه‌سازی توزیع منابع
  • 40. مدیریت تقاضا با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 41. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 42. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری منابع
  • 43. مدیریت موجودی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 44. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 45. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های حسگر
  • 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری تقویتی در سیستم‌های میکروگرید
  • 48. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های چندمنبع انرژی
  • 49. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک شبکه
  • 50. بهینه‌سازی مسیریابی داده‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری تقویتی برای تخصیص پهنای باند
  • 52. بهینه‌سازی تخصیص منابع محاسباتی
  • 53. یادگیری تقویتی در سیستم‌های ابری
  • 54. بهینه‌سازی تخصیص وظایف در سیستم‌های ابری
  • 55. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 56. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مختلف
  • 57. روش‌های ارزیابی سیاست‌ها
  • 58. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها
  • 59. تکنیک‌های شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 60. معرفی ابزارهای شبیه‌سازی
  • 61. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی
  • 62. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 63. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 64. یادگیری تقویتی و ایمنی
  • 65. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 66. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 67. بهینه‌سازی یادگیری تقویتی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 68. یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق ترکیبی
  • 69. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 70. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
  • 71. یادگیری تقویتی و بینایی ماشین
  • 72. یادگیری تقویتی و رباتیک پیشرفته
  • 73. یادگیری تقویتی و اتوماسیون صنعتی
  • 74. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه گر
  • 75. یادگیری تقویتی و شخصی‌سازی
  • 76. یادگیری تقویتی و تحلیل داده‌ها
  • 77. بررسی موردی: بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع برق
  • 78. بررسی موردی: مدیریت ترافیک شهری
  • 79. بررسی موردی: بهینه‌سازی سیستم‌های HVAC
  • 80. بررسی موردی: تخصیص منابع در مراکز داده
  • 81. آینده یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی منابع

📚 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.