کتاب اصول و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت انرژی پایدار شبکه‌های هوشمند

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 اصول و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت انرژی پایدار شبکه‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت پاسخگویی به تقاضا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع هوشمند و مدیریت انرژی
  • 2. قابلیت پاسخگویی به تقاضا (Demand Response) در شبکه‌های هوشمند
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 4. محیط‌های مارکوفی و فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوفی (MDP)
  • 5. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: SARSA
  • 7. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Policy Gradient
  • 8. توابع ارزش و تخمین ارزش (Value Functions & Value Estimation)
  • 9. تکنیک‌های تقریب تابع (Function Approximation)
  • 10. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 11. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. مفاهیم همکاری و رقابت در MARL
  • 13. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش: Independent Q-Learning
  • 14. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش: Joint Action Learners
  • 15. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست: Independent Policy Gradient
  • 16. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست: Actor-Critic چندعامله
  • 17. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در MARL
  • 18. الگوریتم‌های یافتن تعادل نش
  • 19. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 22. پیاده‌سازی MARL در محیط‌های شبیه‌سازی شبکه‌های هوشمند
  • 23. مدل‌سازی شبکه‌های توزیع هوشمند برای MARL
  • 24. طراحی پاداش (Reward Shaping) در MARL برای مدیریت انرژی
  • 25. بهینه‌سازی جریان توان با استفاده از MARL
  • 26. مدیریت تولید پراکنده با استفاده از MARL
  • 27. کنترل ولتاژ با استفاده از MARL
  • 28. بهبود قابلیت اطمینان شبکه با MARL
  • 29. مدیریت ذخیره‌سازهای انرژی با استفاده از MARL
  • 30. استفاده از MARL برای کاهش تلفات شبکه
  • 31. پیش‌بینی بار و مدیریت تقاضا با MARL
  • 32. استفاده از MARL در مدیریت میکروگریدها
  • 33. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 34. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL در کاربردهای مدیریت انرژی
  • 35. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 36. ملاحظات امنیتی در استفاده از MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 37. آینده MARL در مدیریت انرژی شبکه‌های هوشمند
  • 38. مطالعه موردی: پیاده‌سازی MARL برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در یک ساختمان
  • 39. مطالعه موردی: استفاده از MARL برای مدیریت شارژ خودروهای الکتریکی
  • 40. تحلیل حساسیت پارامترهای MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 41. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای MARL
  • 42. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 43. استفاده از الگوریتم‌های اکتشافی در MARL
  • 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 45. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
  • 46. استفاده از داده‌های تاریخی برای بهبود عملکرد MARL
  • 47. روش‌های افزایش پایداری الگوریتم‌های MARL
  • 48. کنترل توزیع‌شده با استفاده از MARL
  • 49. بهینه‌سازی اقتصادی سیستم‌های انرژی با MARL

📚 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.