اکسپرس 24
کتاب کاربرد پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و مدیریت تقاضای حمل و نقل

کتاب کاربرد پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و مدیریت تقاضای حمل و نقل

تگ‌ها: ITS MARL multi-agent reinforcement learning smart transportation traffic prediction بهینه‌سازی ترافیک پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل حمل و نقل هوشمند داده‌های بلادرنگ شبکه‌های عصبی مدیریت ترافیک هوش مصنوعی در حمل و نقل یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

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 کاربرد پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله در پیش‌بینی و مدیریت تقاضای حمل و نقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس قاره‌ای با استفاده از داده‌های بلادرنگ و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل
  • 2. مروری بر سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند (ITS)
  • 3. پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل: روش‌های سنتی و چالش‌ها
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: مارکوف، پاداش، سیاست
  • 5. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning، SARSA، Policy Gradients
  • 6. یادگیری تقویتی چندعامله: مفاهیم و چالش‌ها
  • 7. محیط‌های چندعامله در حمل و نقل: مدل‌سازی و شبیه‌سازی
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش داده‌های مکانی در حمل و نقل
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تحلیل سری‌های زمانی ترافیکی
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) و کاربردهای آن در حمل و نقل
  • 12. الگوریتم‌های DRL برای MARL: Independent Q-Learning، Actor-Critic
  • 13. الگوریتم‌های پیشرفته DRL برای MARL: MADDPG، COMA، VDN
  • 14. استفاده از داده‌های بلادرنگ ترافیکی در MARL
  • 15. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های ترافیکی برای الگوریتم‌های MARL
  • 16. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 17. طراحی توابع پاداش برای MARL در مدیریت تقاضای حمل و نقل
  • 18. مدل‌سازی تقاضای حمل و نقل با استفاده از MARL: رویکردهای مبتنی بر عامل
  • 19. مدل‌سازی رفتار رانندگان با استفاده از MARL
  • 20. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی با استفاده از MARL
  • 21. مدیریت ازدحام ترافیکی با استفاده از MARL
  • 22. پیش‌بینی حوادث ترافیکی با استفاده از MARL
  • 23. بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه با استفاده از MARL
  • 24. مدیریت ناوگان حمل و نقل عمومی با استفاده از MARL
  • 25. مدیریت پارکینگ هوشمند با استفاده از MARL
  • 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در محیط‌های شبیه‌سازی
  • 27. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در دنیای واقعی
  • 28. استفاده از یادگیری انتقالی در MARL برای حمل و نقل
  • 29. تطبیق الگوریتم‌های MARL با تغییرات در تقاضای حمل و نقل
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس قاره‌ای
  • 31. محاسبات توزیع‌شده برای MARL: پردازش داده‌های بلادرنگ در مقیاس بزرگ
  • 32. امنیت و حریم خصوصی در MARL برای سیستم‌های حمل و نقل
  • 33. اخلاق در استفاده از MARL برای مدیریت تقاضای حمل و نقل
  • 34. تحلیل حساسیت پارامترها در الگوریتم‌های MARL
  • 35. بهینه‌سازی ابرپارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 36. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های ترافیکی برای MARL
  • 37. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آفلاین برای MARL
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباط محدود
  • 39. استفاده از گراف‌ها برای مدل‌سازی شبکه‌های حمل و نقل در MARL
  • 40. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل
  • 41. مدل‌سازی اثرات رویدادهای غیرمنتظره (مانند آب و هوا) در MARL
  • 42. استفاده از MARL برای بهینه‌سازی ترکیبی حمل و نقل
  • 43. تلفیق MARL با سایر روش‌های هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل
  • 44. رویکردهای یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل برای پیش‌بینی تقاضا
  • 45. یادگیری تقویتی با پاداش‌های شکل‌دهی
  • 46. استفاده از MARL برای برنامه ریزی بلند مدت حمل و نقل
  • 47. ارائه یک مطالعه موردی: پیاده‌سازی MARL در یک شهر بزرگ

📚 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.