اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی فسیلی پایدار

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی فسیلی پایدار

تگ‌ها: MARL PyTorch TensorFlow انرژی فسیلی پایدار انرژی های تجدیدپذیر بهینه سازی بهینه‌سازی شبکه توزیع توزیع انرژی شبکه های توزیع شبکه هوشمند کنترل شبکه مدیریت انرژی هوش مصنوعی 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 یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی فسیلی پایدار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع فسیلی پایدار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع انرژی فسیلی پایدار
  • 2. چالش‌های بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی فسیلی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 4. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 5. محیط‌های MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی
  • 6. مدل‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی به عنوان محیط MARL
  • 7. تکنیک‌های تصمیم‌گیری مرکزی در MARL
  • 8. تکنیک‌های تصمیم‌گیری غیرمتمرکز در MARL
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری ارزش (Value-Based) در MARL
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری سیاست (Policy-Based) در MARL
  • 11. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 12. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های Q-Learning چندعامله
  • 13. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN) چندعامله
  • 14. بهینه‌سازی توزیع توان با استفاده از MARL
  • 15. مدیریت تقاضای انرژی با استفاده از MARL
  • 16. کنترل ولتاژ در شبکه‌های توزیع با MARL
  • 17. بهبود پایداری شبکه با MARL
  • 18. مدیریت منابع انرژی پراکنده (DER) با MARL
  • 19. ارتباطات و هماهنگی در MARL برای شبکه‌های انرژی
  • 20. چالش‌های ارتباطی در پیاده‌سازی MARL در شبکه‌های انرژی
  • 21. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 22. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL) در شبکه‌های انرژی
  • 23. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow و Keras
  • 24. پیاده‌سازی MARL با استفاده از PyTorch
  • 25. شبیه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی با Python
  • 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در شبکه‌های انرژی
  • 27. سناریوهای مختلف بهینه‌سازی با MARL (حالت‌های مختلف خطا و تقاضا)
  • 28. مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف برای شبکه‌های انرژی
  • 29. بهینه‌سازی اقتصادی شبکه‌های توزیع با MARL
  • 30. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی MARL برای شبکه‌های انرژی
  • 31. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش الگوریتم‌های MARL
  • 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی در MARL
  • 33. حل مسئله اکتشاف-بهره‌برداری (Exploration-Exploitation) در MARL
  • 34. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی با استفاده از MARL در شبکه‌های انرژی
  • 35. مدیریت بارهای انعطاف‌پذیر با استفاده از MARL
  • 36. درک مفاهیم تئوری بازی‌ها در MARL
  • 37. استراتژی‌های Nash Equilibrium در MARL
  • 38. روش‌های حل مسئله تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 39. بهینه‌سازی چندهدفه (Multi-Objective Optimization) با MARL
  • 40. کنترل هوشمند شبکه‌های توزیع با MARL
  • 41. مدیریت ریسک در شبکه‌های توزیع با استفاده از MARL
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 43. بهبود کارایی الگوریتم‌های MARL با استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 44. استفاده از شبیه‌سازهای تخصصی شبکه‌های انرژی برای آموزش MARL
  • 45. چالش‌ها و محدودیت‌های عملی پیاده‌سازی MARL در شبکه‌های توزیع
  • 46. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی

📚 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.