اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای هماهنگی و تصمیم‌گیری مشترک در سیستم‌های چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای هماهنگی و تصمیم‌گیری مشترک در سیستم‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری سیستم‌های چندعامله
• 2. مفاهیم پایه در تئوری بازی‌ها
• 3. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 4. یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 5. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 6. توابع ارزش و سیاست‌ها
• 7. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری سیاست
• 8. الگوریتم‌های بهینه‌سازی سیاست
• 9. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
• 10. یادگیری تفاضل زمانی (TD Learning)
• 11. Q-Learning
• 12. SARSA
• 13. Deep Q-Networks (DQN)
• 14. Policy Gradient Methods
• 15. Actor-Critic Methods
• 16. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
• 17. هماهنگی در سیستم‌های چندعامله
• 18. تصمیم‌گیری مشترک در سیستم‌های چندعامله
• 19. محدودیت‌های ارتباطی در سیستم‌های چندعامله
• 20. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
• 21. تعاملات استراتژیک عامل‌ها
• 22. نظریه بازی‌های پویا
• 23. بازی‌های تکراری
• 24. تعادل نش در بازی‌های تکراری
• 25. همکاری و رقابت در سیستم‌های چندعامله
• 26. معماری‌های سیستم‌های چندعامله
• 27. یادگیری جمعی (Collective Learning)
• 28. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 29. مفاهیم کلیدی در MARL
• 30. چالش‌های MARL
• 31. انواع محیط‌های MARL
• 32. محیط‌های مشترک (Common Reward)
• 33. محیط‌های مجزا (Decentralized Execution)
• 34. محیط‌های ترکیبی
• 35. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست
• 36. Value Decomposition Networks (VDN)
• 37. QMIX
• 38. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 39. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 40. RL for Coordination
• 41. RL for Cooperative Tasks
• 42. RL for Competitive Tasks
• 43. RL for Mixed Cooperative-Competitive Tasks
• 44. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
• 45. اشتراک‌گذاری تجربه در MARL
• 46. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
• 47. یادگیری مبتنی بر مشاهده (Observational Learning)
• 48. هماهنگی مبتنی بر ارتباطات
• 49. پروتکل‌های ارتباطی برای عامل‌ها
• 50. یادگیری زبان برای عامل‌ها
• 51. تفسیرپذیری در سیستم‌های چندعامله
• 52. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
• 53. یادگیری تقویتی با عامل‌های غیر ایستا
• 54. کاربرد MARL در رباتیک
• 55. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 56. کاربرد MARL در شبکه‌های انرژی
• 57. کاربرد MARL در بازی‌ها (مانند StarCraft)
• 58. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
• 59. کاربرد MARL در مدیریت منابع
• 60. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
• 61. معیارهای سنجش هماهنگی
• 62. معیارهای سنجش کارایی تصمیم‌گیری مشترک
• 63. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
• 64. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌های MARL
• 65. مباحث پیشرفته در MARL
• 66. یادگیری تقویتی عمیق برای عامل‌های متعدد
• 67. یادگیری تقویتی عصبی برای هماهنگی
• 68. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
• 69. سیستم‌های چندعامله با اطلاعات ناقص
• 70. هماهنگی در حضور عامل‌های مخرب
• 71. امنیت در سیستم‌های چندعامله
• 72. اخلاق در سیستم‌های چندعامله
• 73. چشم‌انداز آینده MARL
• 74. یادگیری تقویتی در سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
• 75. طراحی عامل‌های هوشمند برای همکاری
• 76. مدل‌سازی رفتار انسانی در سیستم‌های چندعامله
• 77. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه‌ها
• 78. تحلیل رفتار جمعی عامل‌ها
• 79. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی برای MARL
• 80. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 81. هماهنگی مبتنی بر قوانین
• 82. تصمیم‌گیری جمعی با استفاده از رأی‌گیری
• 83. الگوریتم‌های انتخاب اجماع
• 84. مدل‌سازی پویایی‌های گروهی
• 85. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
• 86. بهینه‌سازی مبتنی بر عامل در سیستم‌های توزیع‌شده
• 87. مدیریت صفوف در سیستم‌های چندعامله
• 88. سیستم‌های چندعامله برای مسیریابی
• 89. هماهنگی ربات‌های خودکار
• 90. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک هوایی
• 91. تصمیم‌گیری مشارکتی در سناریوهای بحران
• 92. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های چندعامله
• 93. شبکه‌های عامل‌های یادگیرنده
• 94. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش‌های ساختاری
• 95. یادگیری تقویتی برای حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
• 96. مدل‌سازی تعاملات پیچیده در سیستم‌های چندعامله
• 97. کاربرد الگوریتم‌های سیاست در رباتیک گروهی
• 98. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های ناشناخته
• 99. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی
• 100. سیستم‌های چندعامله با قابلیت یادگیری مدل محیط