اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کاهش ازدحام ترافیکی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کاهش ازدحام ترافیکی

تگ‌ها: MARL ازدحام ترافیکی بهینه‌سازی ترافیک ترافیک سیستم‌های هوشمند حمل و نقل کنترل ترافیک هوشمندسازی حمل و نقل 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 یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کاهش ازدحام ترافیکی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. معرفی ازدحام ترافیکی و چالش‌های آن
  • 3. مدل‌سازی سیستم‌های ترافیکی
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. Q-Learning و کاربرد آن در ترافیک
  • 7. SARSA: الگوریتمی برای ترافیک پویا
  • 8. Deep Q-Network (DQN) و شبکه‌های عصبی
  • 9. استفاده از DQN برای پیش‌بینی ازدحام
  • 10. محیط‌های شبیه‌سازی ترافیکی
  • 11. SUMO: یک شبیه‌ساز ترافیکی متن‌باز
  • 12. انتقال یادگیری از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 13. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های ترافیکی
  • 14. استخراج ویژگی از داده‌های حسگر ترافیکی
  • 15. پردازش داده‌های ترافیکی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 16. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های ترافیکی
  • 17. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با ازدحام
  • 18. روش‌های کاهش ابعاد داده ترافیکی
  • 19. استفاده از PCA برای کاهش ابعاد
  • 20. مفاهیم چندعامله در یادگیری تقویتی
  • 21. هماهنگی بین عوامل در سیستم ترافیکی
  • 22. الگوریتم‌های توزیع‌شده یادگیری تقویتی
  • 23. ارتباطات بین عوامل هوشمند ترافیکی
  • 24. طراحی پاداش برای یادگیری تقویتی ترافیکی
  • 25. پاداش‌دهی مبتنی بر کاهش ازدحام
  • 26. پاداش‌دهی مبتنی بر بهبود جریان ترافیکی
  • 27. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 28. روش‌های اکتشاف ε-greedy و softmax
  • 29. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 30. تنظیم نرخ یادگیری و ضریب تخفیف
  • 31. روش‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 32. Actor-Critic Methods و کاربرد آن در ترافیک
  • 33. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 34. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های سری زمانی ترافیکی
  • 36. LSTM و GRU برای پیش‌بینی ترافیک
  • 37. استفاده از Attention Mechanisms در شبکه‌های عصبی ترافیکی
  • 38. مدل‌های پیش‌بینی ترافیکی چند مرحله‌ای
  • 39. پیش‌بینی کوتاه مدت ترافیک
  • 40. پیش‌بینی میان مدت ترافیک
  • 41. پیش‌بینی بلند مدت ترافیک
  • 42. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی ترافیکی
  • 43. معیارهای ارزیابی RMSE، MAE و R-squared
  • 44. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری تقویتی ترافیکی
  • 45. تاثیر پارامترهای مختلف بر عملکرد مدل
  • 46. استفاده از داده‌های تاریخی ترافیکی
  • 47. جمع‌آوری و پردازش داده‌های ترافیکی گذشته
  • 48. استفاده از داده‌های بلادرنگ ترافیکی
  • 49. یکپارچه‌سازی داده‌های حسگر و GPS
  • 50. یادگیری تقویتی در محیط‌های ترافیکی پیچیده
  • 51. مدیریت تقاطع‌های ترافیکی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 52. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 53. کنترل جریان ترافیک در بزرگراه‌ها
  • 54. بهینه‌سازی مسیرها با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 55. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 56. بهبود مدیریت حمل و نقل عمومی
  • 57. یادگیری تقویتی در ترافیک شهری
  • 58. یادگیری تقویتی در ترافیک بین شهری
  • 59. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت حوادث ترافیکی
  • 60. شناسایی و واکنش به حوادث ترافیکی
  • 61. بهینه‌سازی مسیریابی در شرایط اضطراری
  • 62. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در ترافیک
  • 63. انتقال دانش از یک منطقه ترافیکی به منطقه دیگر
  • 64. تطبیق مدل با شرایط ترافیکی مختلف
  • 65. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی در ترافیک
  • 66. مقیاس‌پذیری و پیچیدگی محاسباتی
  • 67. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 68. مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در ترافیک
  • 69. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت 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.