اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی جریان ترافیک جهانی

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی جریان ترافیک جهانی

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های ترافیکی بهینه‌سازی ترافیک بهینه‌سازی جریان ترافیک ترافیک جهانی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند مدیریت 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 پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی جریان ترافیک جهانی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس جهانی با ادغام هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی نظریه بازی‌ها
  • 3. مفاهیم اساسی ترافیک و مدل‌سازی جریان
  • 4. معرفی مدل‌های جریان ترافیک
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 6. الگوریتم Q-Learning برای کنترل ترافیک
  • 7. الگوریتم SARSA و کاربردهای آن
  • 8. روش‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی
  • 9. توابع ارزش و تخمین آن‌ها
  • 10. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 12. مفاهیم همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مستقل چندعامله (Independent Learners)
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هماهنگ چندعامله (Cooperative Learners)
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی متقابل چندعامله (Competitive Learners)
  • 16. ارتباط و تبادل اطلاعات بین عامل‌ها
  • 17. مدل‌سازی ارتباطات در محیط‌های ترافیکی
  • 18. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 19. شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین توابع ارزش
  • 20. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 21. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در شبیه‌سازهای ترافیکی
  • 22. شبیه‌ساز SUMO و کاربردهای آن
  • 23. شبیه‌ساز AIMSUN و ویژگی‌های آن
  • 24. شبیه‌ساز VISSIM و امکانات آن
  • 25. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در شبیه‌سازها
  • 26. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های کنترل ترافیک
  • 27. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 28. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 29. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی
  • 30. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 31. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 32. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در ترافیک
  • 33. انتقال یادگیری از یک منطقه ترافیکی به منطقه دیگر
  • 34. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 35. استفاده از داده‌های تاریخی ترافیکی
  • 36. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط ترافیکی
  • 37. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust Reinforcement Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی با محدودیت (Constrained Reinforcement Learning)
  • 39. کنترل ترافیک با در نظر گرفتن محدودیت‌های ظرفیت
  • 40. یادگیری تقویتی و مدیریت تراکم ترافیک
  • 41. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 42. مدل‌سازی رفتار رانندگان با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 43. تأثیر خودروهای خودران بر یادگیری تقویتی در ترافیک
  • 44. یادگیری تقویتی و هماهنگی خودروهای خودران
  • 45. طراحی سیستم‌های کنترل ترافیک هوشمند با یادگیری تقویتی
  • 46. تکنیک‌های کاهش زمان سفر با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 47. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با یادگیری تقویتی
  • 48. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 49. مدیریت حوادث ترافیکی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 50. یادگیری تقویتی و کنترل ترافیک در شرایط اضطراری
  • 51. مسائل اخلاقی در استفاده از یادگیری تقویتی در ترافیک
  • 52. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در سیستم‌های کنترل ترافیک هوشمند
  • 53. بررسی موردی: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در یک شهر واقعی
  • 54. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی در ترافیک
  • 55. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
  • 56. آینده یادگیری تقویتی در کنترل ترافیک

📚 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.