اکسپرس 24
کتاب چالش‌ها و راهکارهای MARL در مدیریت حمل و نقل پیچیده

کتاب چالش‌ها و راهکارهای MARL در مدیریت حمل و نقل پیچیده

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Demand Forecasting Intelligent Transportation Systems MARL Multi-Agent Reinforcement Learning Traffic Optimization الگوریتم‌های MARL بهینه‌سازی ترافیک پیش‌بینی تقاضا حمل و نقل هوشمند سیستم‌های حمل و نقل شبیه‌سازی ترافیک مدیریت ترافیک یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق تقویتی

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 چالش‌ها و راهکارهای MARL در مدیریت حمل و نقل پیچیده

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 مدل‌های پیشرفته پیش‌بینی تقاضا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل
  • 2. چالش‌های مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل پیچیده
  • 3. بررسی انواع محیط‌های چندعامله در حمل و نقل
  • 4. معماری‌های پایه برای MARL در مدیریت ترافیک
  • 5. مفهوم پاداش و طراحی توابع پاداش در حمل و نقل
  • 6. ارتباط بین پیش‌بینی تقاضا و MARL در حمل و نقل
  • 7. روش‌های پیش‌بینی تقاضای حمل و نقل: مروری جامع
  • 8. تاثیر داده‌های بزرگ بر MARL در سیستم‌های حمل و نقل
  • 9. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL: Q-learning چندعامله
  • 10. الگوریتم‌های سیاست‌محور در MARL برای حمل و نقل
  • 11. چالش‌های همگرایی در الگوریتم‌های MARL
  • 12. مشکلات هماهنگی و استراتژی‌های حل آن در MARL
  • 13. استفاده از روش‌های ارتباطی بین عامل‌ها در MARL
  • 14. پیاده‌سازی MARL در شبیه‌سازهای ترافیکی (SUMO, Aimsun)
  • 15. مدل‌سازی ترافیک شهری با MARL
  • 16. بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی با استفاده از MARL
  • 17. مدیریت ازدحام ترافیکی با MARL
  • 18. کنترل جریان ترافیک در بزرگراه‌ها با MARL
  • 19. بهینه‌سازی مسیردهی وسایل نقلیه با MARL
  • 20. مدل‌سازی رفتار رانندگان در محیط MARL
  • 21. استفاده از MARL در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 22. بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل و نقل عمومی با MARL
  • 23. مدیریت ناوگان حمل و نقل با MARL
  • 24. استفاده از MARL در سیستم‌های لجستیک و زنجیره تامین
  • 25. چالش‌های مقیاس‌پذیری MARL در سیستم‌های قاره‌ای
  • 26. روش‌های کاهش ابعاد در MARL برای سیستم‌های بزرگ
  • 27. استفاده از یادگیری انتقالی در MARL برای حمل و نقل
  • 28. بهبود پایداری و قابلیت اطمینان MARL
  • 29. بهینه‌سازی مصرف سوخت و کاهش آلایندگی با MARL
  • 30. استفاده از MARL در سیستم‌های حمل و نقل ترکیبی
  • 31. امنیت و حریم خصوصی در MARL برای حمل و نقل
  • 32. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 33. مطالعات موردی: MARL در مدیریت ترافیک شهری
  • 34. مطالعات موردی: MARL در بهینه‌سازی حمل و نقل بین‌شهری
  • 35. استفاده از MARL در سیستم‌های هوشمند پارکینگ
  • 36. بهینه‌سازی تخصیص منابع با MARL
  • 37. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در حمل و نقل
  • 38. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 39. استفاده از یادگیری تقویتی عمیق در MARL برای حمل و نقل
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL برای پیش‌بینی ترافیک
  • 41. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در MARL برای پردازش تصاویر ترافیکی
  • 42. استفاده از الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL برای حمل و نقل
  • 43. استفاده از الگوریتم‌های PPO و DDPG در MARL برای حمل و نقل
  • 44. بررسی روش‌های یادگیری آفلاین در MARL
  • 45. استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای در MARL برای حمل و نقل
  • 46. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning) در MARL برای حمل و نقل
  • 47. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش و ارزیابی الگوریتم‌های MARL
  • 48. چالش‌های مربوط به تفسیرپذیری در MARL
  • 49. تکنیک‌های افزایش قابلیت تفسیرپذیری در MARL
  • 50. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در حمل و نقل
  • 51. آینده MARL در مدیریت حمل و نقل هوشمند

📚 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.