کتاب کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت حمل و نقل سبز

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 کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت حمل و نقل سبز

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. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و حمل و نقل سبز
  • 2. مروری بر چالش‌های بهینه‌سازی حمل و نقل با رویکرد چندعامله
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی: مفاهیم اصلی و الگوریتم‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر محیط‌های چندعامله: انواع و ویژگی‌ها
  • 5. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) برای حمل و نقل
  • 6. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning، Value Decomposition Networks
  • 7. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 8. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 9. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: QMIX و کاربردهای آن
  • 10. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL در محیط‌های حمل و نقل
  • 11. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل به عنوان محیط‌های MARL
  • 12. پیاده‌سازی شبیه‌سازهای حمل و نقل برای MARL: SUMO، AIMSUN
  • 13. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی با استفاده از MARL
  • 14. مدیریت ترافیک و کاهش تراکم با MARL
  • 15. کنترل هوشمند ناوگان حمل و نقل عمومی با MARL
  • 16. بهینه‌سازی مسیریابی وسایل نقلیه با MARL
  • 17. مدیریت پارکینگ‌های هوشمند با استفاده از MARL
  • 18. تحلیل اثرات MARL بر انتشار گازهای گلخانه‌ای در حمل و نقل
  • 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حمل و نقل با MARL
  • 20. طراحی سیستم‌های پاداش (Reward Function) موثر در MARL برای حمل و نقل
  • 21. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای حمل و نقل
  • 22. بهبود تعمیم‌پذیری (Generalization) الگوریتم‌های MARL در حمل و نقل
  • 23. مدیریت تقاضای سفر (Demand Management) با MARL
  • 24. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل ترکیبی (Multimodal Transport) با MARL
  • 25. استفاده از MARL برای مدیریت ترافیک در شرایط اضطراری
  • 26. ارتباط MARL با سایر تکنیک‌های هوشمندسازی حمل و نقل: اینترنت اشیا، داده‌کاوی
  • 27. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری ماشین و ترکیب با MARL
  • 28. امنیت سایبری در سیستم‌های MARL برای حمل و نقل
  • 29. چالش‌ها و محدودیت‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 30. مطالعات موردی: کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل شهری
  • 31. مطالعات موردی: کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل بین‌شهری
  • 32. بررسی مسائل اخلاقی و اجتماعی استفاده از MARL در حمل و نقل
  • 33. آینده MARL در مدیریت حمل و نقل سبز: روندهای نوظهور

📚 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.