اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL برنامه‌ریزی حمل و نقل بهینه‌سازی سیستم حمل و نقل بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل حمل و نقل هوشمند کنترل ترافیک هوش مصنوعی ترافیک یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

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 بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل با استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای برنامه‌ریزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی شبکه‌های حمل و نقل
  • 3. مفاهیم کلیدی بهینه‌سازی شبکه‌ها
  • 4. یادگیری تقویتی تک‌عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 5. محیط‌های شبیه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 6. مدل‌سازی ترافیک و جریان
  • 7. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 8. چالش‌های MARL در شبکه‌های حمل و نقل
  • 9. ارتباطات و هماهنگی بین عامل‌ها
  • 10. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست
  • 11. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) و شبکه‌های عصبی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش داده‌های ترافیکی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی ترافیک
  • 15. معماری‌های DRL برای کنترل ترافیک
  • 16. مدیریت چراغ‌های راهنمایی با استفاده از MARL-DRL
  • 17. بهینه‌سازی مسیر با MARL-DRL
  • 18. کنترل ازدحام با استفاده از MARL-DRL
  • 19. بهینه‌سازی ناوگان حمل و نقل عمومی با MARL
  • 20. مسائل توزیع منابع در شبکه‌های حمل و نقل
  • 21. برنامه‌ریزی زمان‌بندی با استفاده از MARL
  • 22. مدیریت پارکینگ با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 23. پیش‌بینی تقاضای سفر
  • 24. تأثیر اطلاعات ترافیکی بر یادگیری تقویتی
  • 25. یادگیری انتقالی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 26. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 27. یادگیری تقویتی آنلاین
  • 28. تطبیق‌پذیری با تغییرات محیطی
  • 29. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در شبکه‌های حمل و نقل
  • 30. معیارهای ارزیابی: زمان سفر، تأخیر، مصرف سوخت
  • 31. سناریوهای مختلف شبکه‌های حمل و نقل شهری
  • 32. شبکه‌های حمل و نقل بزرگراهی
  • 33. شبکه‌های حمل و نقل ریلی
  • 34. شبکه‌های حمل و نقل هوایی
  • 35. شبکه‌های حمل و نقل چندوجهی
  • 36. استفاده از داده‌های بزرگ در یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 37. پردازش و پاکسازی داده‌های ترافیکی
  • 38. استخراج ویژگی‌های مرتبط با ترافیک
  • 39. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 40. یادگیری تقویتی و مسائل اخلاقی در حمل و نقل
  • 41. امنیت سایبری در سیستم‌های کنترل ترافیک مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 42. چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در مقیاس بزرگ
  • 43. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای MARL
  • 44. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (GPU, TPU)
  • 45. مفاهیم مدل‌سازی ریاضی شبکه‌های حمل و نقل
  • 46. بهینه‌سازی خطی و غیرخطی شبکه‌های حمل و نقل
  • 47. روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی در حمل و نقل
  • 48. مدل‌سازی پویا و استاتیک شبکه‌های حمل و نقل
  • 49. تحلیل حساسیت پارامترها در یادگیری تقویتی حمل و نقل
  • 50. آینده یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوشمند
  • 51. استفاده از یادگیری تقویتی در وسایل نقلیه خودران
  • 52. توسعه سیستم‌های خودسازمانده حمل و نقل
  • 53. مفاهیم سیستم‌های چندعامله توزیع‌شده
  • 54. یادگیری جمعی در شبکه‌های حمل و نقل
  • 55. استفاده از الگوریتم‌های متا-یادگیری
  • 56. بهینه‌سازی یادگیری تقویتی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 57. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها در شبکه‌های حمل و نقل
  • 58. یادگیری تقویتی و مدیریت بحران در حمل و نقل
  • 59. پیش‌بینی و جلوگیری از حوادث رانندگی
  • 60. بهینه‌سازی واکنش به حوادث و شرایط اضطراری
  • 61. ارائه راهکارهای مبتنی بر یادگیری تقویتی برای بهبود پایداری حمل و نقل
  • 62. کاهش آلودگی هوا و انتشار گازهای گلخانه‌ای
  • 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حمل و نقل

📚 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.