اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری‌های سیستم‌های توزیع شده در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌های سیستم‌های توزیع شده در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توزیع شده (Distributed Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم پایه عامل‌های هوشمند
• 3. تعریف مسئله در یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
• 5. مدل‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
• 7. کشف سیاست بهینه با استفاده از دینامیک سیستم
• 8. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-learning
• 9. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
• 10. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در RL
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL
• 13. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 14. چالش‌های اصلی در MARL
• 15. عدم ایستایی محیط در MARL
• 16. ناظر بودن محیط برای عامل‌ها
• 17. توزیع فضای حالت و عمل
• 18. ارتباط بین عامل‌ها
• 19. مدل‌های همکاری و رقابت در MARL
• 20. مدل‌های بازی‌های هم‌زمان (Simultaneous Games)
• 21. مدل‌های بازی‌های ترتیبی (Sequential Games)
• 22. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها در MARL
• 23. تعادل نش (Nash Equilibrium)
• 24. کاربرد نظریه بازی‌ها در طراحی سیاست‌ها
• 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
• 26. تجمیع ارزش‌ها در سیستم‌های چندعامله
• 27. تجمیع ارزش‌های مشترک
• 28. تجمیع ارزش‌های فردی
• 29. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش مشترک (e.g., VDN)
• 30. الگوریتم‌های مبتنی بر تجمیع عامل‌ها (e.g., QMIX)
• 31. چالش‌های تجمیع ارزش در QMIX
• 32. مدل‌های QMIX با توابع جداسازی
• 33. تقویت یادگیری چندعامله با استفاده از توابع جداسازی
• 34. معماری‌های شبکه‌های عصبی در QMIX
• 35. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
• 36. یادگیری سیاست مشترک
• 37. یادگیری سیاست‌های مستقل
• 38. یادگیری سیاست‌های متقابل (Mutual Learning)
• 39. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست مشترک (e.g., MADDPG)
• 40. مفاهیم MADDPG: مربی و عامل
• 41. یادگیری سیاست‌های مستقل با استفاده از تجمیع تجربیات
• 42. استفاده از حافظه پخش (Replay Buffer) در MARL
• 43. تنظیم نرخ یادگیری در MARL
• 44. مدل‌های بازی‌های صفر و مجموع (Zero-Sum Games)
• 45. کاربرد بازی‌های صفر و مجموع در MARL
• 46. تکنیک‌های بازی‌های صفر و مجموع در MARL
• 47. یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های همکاری
• 48. طراحی پاداش برای همکاری
• 49. تشخیص اهداف مشترک
• 50. مدیریت منابع در سیستم‌های همکاری
• 51. کاربرد در رباتیک مشارکتی
• 52. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
• 53. یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های رقابتی
• 54. طراحی پاداش برای رقابت
• 55. مدل‌سازی تعارض منافع
• 56. مدیریت ریسک در سیستم‌های رقابتی
• 57. کاربرد در بازی‌های استراتژیک
• 58. یادگیری تقویتی چندعامله با عدم قطعیت
• 59. مدیریت عدم قطعیت در مشاهدات
• 60. مدیریت عدم قطعیت در مدل محیط
• 61. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مقاوم (Robust RL)
• 62. کاربرد در سیستم‌های خودران
• 63. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های ارتباطی
• 64. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های بی‌سیم
• 65. مدیریت ترافیک در شبکه‌های کامپیوتری
• 66. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
• 67. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های انرژی
• 68. بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی
• 69. مدیریت شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
• 70. کاربرد در منابع انرژی تجدیدپذیر
• 71. یادگیری تقویتی چندعامله در مالی اسلامی
• 72. بهینه‌سازی سبد سهام با رویکرد اسلامی
• 73. مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری‌های شرعی
• 74. مدل‌سازی بازارهای مالی با رویکرد اسلامی
• 75. کاربرد در بانکداری بدون ربا
• 76. یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت زنجیره تأمین
• 77. بهینه‌سازی موجودی کالا
• 78. مدیریت لجستیک و حمل و نقل
• 79. کاربرد در تجارت الکترونیک
• 80. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های هوشمند شهری
• 81. مدیریت ترافیک شهری
• 82. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
• 83. کاربرد در خدمات شهری هوشمند
• 84. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از مدل‌های محیطی
• 85. یادگیری مدل محیط (Model-Based MARL)
• 86. تکنیک‌های یادگیری مدل در MARL
• 87. استفاده از مدل در برنامه‌ریزی سیاست
• 88. کاربرد در رباتیک پیشرفته
• 89. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از شبیه‌سازها
• 90. اهمیت شبیه‌سازی در MARL
• 91. طراحی شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه
• 92. استفاده از شبیه‌سازها برای آموزش عامل‌ها
• 93. کاربرد در آموزش و تمرین
• 94. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکردهای ترکیبی
• 95. ترکیب یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده
• 96. ترکیب یادگیری تقویتی با یادگیری بدون نظارت
• 97. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
• 98. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها
• 99. معماری‌های GNN برای MARL
• 100. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از انتقال یادگیری