اکسپرس 24
کتاب مدیریت تقاضای حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله و داده‌های شهروندان

کتاب مدیریت تقاضای حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله و داده‌های شهروندان

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی ترافیک تقاضای حمل و نقل حمل و نقل هوشمند داده‌های شهروندان مدیریت حمل و نقل هوشمندسازی شهر یادگیری تقویتی یادگیری ماشین

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 تقاضای حمل و نقل با یادگیری تقویتی چندعامله و داده‌های شهروندان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس شهری با استفاده از داده‌های جمعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت تقاضای حمل و نقل
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم اساسی چندعاملی بودن
  • 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های شهروندان در حمل و نقل
  • 5. معماری سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 6. مدل‌سازی تقاضای سفر
  • 7. تکنیک‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 8. یادگیری تقویتی تک‌عامله در مدیریت ترافیک
  • 9. یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 10. طراحی توابع پاداش در یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی رایج (Q-Learning, SARSA, DQN)
  • 12. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی ترافیک
  • 13. استفاده از داده‌های GPS برای بهبود الگوریتم‌ها
  • 14. تحلیل رفتار رانندگان با استفاده از داده‌های شهروندان
  • 15. مدل‌سازی تعامل بین رانندگان و سیستم حمل و نقل
  • 16. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 17. مدیریت ازدحام ترافیک با استفاده از رویکردهای چندعامله
  • 18. بهینه‌سازی مسیردهی با در نظر گرفتن شرایط ترافیکی پویا
  • 19. پیش‌بینی و مدیریت تقاضای حمل و نقل عمومی
  • 20. مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار مسافران حمل و نقل عمومی
  • 21. تأثیر قیمت‌گذاری پویا بر تقاضای حمل و نقل
  • 22. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای درک الگوهای سفر
  • 23. حریم خصوصی و امنیت داده‌های شهروندان در سیستم‌های حمل و نقل
  • 24. تفسیرپذیری و قابلیت اعتماد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 25. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 26. چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در مقیاس بزرگ
  • 27. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 28. بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 29. مدیریت ترافیک در شرایط اضطراری با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 30. ادغام یادگیری تقویتی با سیستم‌های ITS موجود
  • 31. استفاده از یادگیری انتقالی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌ها
  • 32. بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش آلایندگی با یادگیری تقویتی
  • 33. طراحی رابط کاربری برای نمایش اطلاعات ترافیکی به رانندگان
  • 34. اثرات فناوری‌های خودروهای خودران بر مدیریت تقاضای حمل و نقل
  • 35. یادگیری تقویتی توزیع‌شده برای سیستم‌های حمل و نقل بزرگ
  • 36. استفاده از داده‌های حسگرها برای نظارت بر شرایط ترافیکی
  • 37. تحلیل ریسک و عدم قطعیت در سیستم‌های حمل و نقل
  • 38. مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار عابرین پیاده
  • 39. بهینه‌سازی طراحی شبکه‌های حمل و نقل با یادگیری تقویتی
  • 40. توسعه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مقاوم در برابر نویز داده
  • 41. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک دوچرخه و پیاده‌روها
  • 42. ارائه راهکارهایی برای افزایش پذیرش فناوری‌های جدید در حمل و نقل
  • 43. تحلیل اقتصادی و اجتماعی اثرات مدیریت تقاضای حمل و نقل
  • 44. مدیریت تقاضای حمل و نقل در مناطق شهری با تراکم بالا
  • 45. چالش‌های قانونی و اخلاقی استفاده از داده‌های شهروندان در حمل و نقل
  • 46. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز یادگیری تقویتی در یک شهر
  • 47. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت تقاضای حمل و نقل
  • 48. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 49. مدل‌سازی تأثیر رویدادهای خاص (مانند کنسرت‌ها) بر ترافیک
  • 50. بهینه‌سازی مسیریابی وسایل نقلیه سنگین با یادگیری تقویتی
  • 51. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک در تقاطع‌ها
  • 52. بهبود ایمنی ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 53. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده برای پردازش کارآمد داده‌های ترافیکی
  • 54. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک در تونل‌ها و پل‌ها
  • 55. تحلیل و پیش‌بینی تأثیر تغییرات آب و هوایی بر ترافیک
  • 56. مدل‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل چندوجهی
  • 57. بررسی و مقایسه روش‌های مختلف یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک
  • 58. ارائه یک چارچوب جامع برای پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت تقاضای حمل و نقل با یادگیری تقویتی

📚 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.