اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی منابع تخصیص منابع حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل مدیریت ترافیک هوش مصنوعی حمل و نقل یادگیری تقویتی 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 یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس محلی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت، فضای عمل و تابع پاداش
  • 5. روش‌های حل مسائل یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 9. تفاوت‌های روش‌های مونت‌کارلو و زمانی
  • 10. توابع ارزش و تخمین آن‌ها
  • 11. معادله بلمن و کاربرد آن
  • 12. روش‌های سیاست‌یابی
  • 13. روش‌های ارزش‌یابی
  • 14. روش Q-Learning
  • 15. روش SARSA
  • 16. کاوش و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 17. استراتژی‌های کاوش و بهره‌برداری
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 19. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
  • 20. روش‌های Deep Q-Network (DQN)
  • 21. روش‌های Policy Gradient
  • 22. کاربرد یادگیری تقویتی در مسیریابی
  • 23. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 24. مدل‌سازی ترافیک و استفاده از یادگیری تقویتی
  • 25. کنترل چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 26. بهینه‌سازی تخصیص منابع در حمل و نقل عمومی
  • 27. مدل‌سازی تقاضای سفر
  • 28. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 29. مدیریت ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 30. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بلیت‌ها
  • 31. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های لجستیک
  • 32. مدیریت زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
  • 33. بهینه‌سازی موجودی کالا
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 35. مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله
  • 36. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 37. همکاری و رقابت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 38. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در کنترل ترافیک
  • 39. مدل‌سازی رفتار رانندگان
  • 40. هماهنگی وسایل نقلیه خودران با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 41. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل ترکیبی
  • 42. استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع کالا
  • 43. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 44. تکنیک‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 45. کاربرد یادگیری تقویتی آفلاین در حمل و نقل
  • 46. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 47. بهره‌گیری از دانش قبلی در یادگیری تقویتی
  • 48. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 49. تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده با استفاده از یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 50. روش‌های برنامه‌ریزی پویا و ارتباط آن با یادگیری تقویتی
  • 51. بهینه‌سازی پورتفوی حمل و نقل
  • 52. تخصیص بودجه به پروژه‌های حمل و نقل با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 53. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 54. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 55. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 56. یادگیری تقویتی تقویتی مقاوم (Robust Reinforcement Learning)
  • 57. مقابله با نویز و عدم قطعیت در محیط
  • 58. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 59. تضمین ایمنی در حین یادگیری و اجرا
  • 60. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 61. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل
  • 62. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

📚 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.