اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای کنترل پیش‌بین مدل با یادگیری تقویتی (TD-MPC)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای کنترل پیش‌بین مدل با یادگیری تقویتی (TD-MPC)

موضوع کلی: مهندسی کنترل و سیستم‌های پیشرفته

موضوع میانی: کنترل پیش‌بین مدل (MPC)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی کنترل و سیستم‌های پیشرفته
• 2. مبانی سیستم‌های دینامیک خطی
• 3. تحلیل پایداری سیستم‌ها
• 4. مقدمه‌ای بر کنترل بهینه
• 5. معرفی نظریه کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
• 6. اصول اساسی MPC
• 7. فرمول‌بندی مسئله بهینه‌سازی در MPC
• 8. مدل‌سازی سیستم برای MPC
• 9. پیش‌بینی رفتار سیستم
• 10. توابع هزینه و جریمه در MPC
• 11. روش‌های حل مسئله بهینه‌سازی در MPC
• 12. پیاده‌سازی MPC در زمان واقعی
• 13. محدودیت‌ها در MPC
• 14. کنترل‌کننده‌های MPC خطی
• 15. کنترل‌کننده‌های MPC غیرخطی
• 16. MPC با مدل‌های خطی‌سازی شده
• 17. MPC با مدل‌های آفین
• 18. MPC با مدل‌های غیرخطی
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
• 20. مبانی یادگیری تقویتی
• 21. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 23. یادگیری تقویتی ترکیبی
• 24. الگوریتم‌های Q-Learning
• 25. الگوریتم‌های SARSA
• 26. الگوریتم‌های Policy Gradient
• 27. معرفی یادگیری تقویتی تفاضل زمانی (TD)
• 28. مبانی یادگیری تقاضل زمانی
• 29. یادگیری TD با مدل (Model-Based TD)
• 30. یادگیری TD بدون مدل (Model-Free TD)
• 31. الگوریتم TD(0)
• 32. الگوریتم TD(λ)
• 33. انتگرال‌گیری مونت کارلو در مقابل TD
• 34. معرفی Temporal Difference Model Predictive Control (TD-MPC)
• 35. ترکیب MPC و RL
• 36. کاربرد TD در MPC
• 37. یادگیری مدل در TD-MPC
• 38. بهبود پیش‌بینی در TD-MPC
• 39. تنظیم خودکار پارامترهای MPC با RL
• 40. بهینه‌سازی تابع هزینه با RL
• 41. مدیریت محدودیت‌ها در TD-MPC
• 42. بررسی پایداری TD-MPC
• 43. پیاده‌سازی TD-MPC در سیستم‌های پیچیده
• 44. کاربردهای TD-MPC در رباتیک
• 45. کاربردهای TD-MPC در سیستم‌های خودران
• 46. کاربردهای TD-MPC در شبکه‌های انرژی
• 47. کاربردهای TD-MPC در فرآیندهای صنعتی
• 48. کاربردهای TD-MPC در سیستم‌های مالی
• 49. معرفی مدل‌های پیش‌بین در TD-MPC
• 50. مدل‌های دینامیک سیستم در TD-MPC
• 51. مدل‌های پیش‌بینی خطا در TD-MPC
• 52. مدل‌های پیش‌بینی حالت در TD-MPC
• 53. مدل‌های پیش‌بینی ورودی بهینه در TD-MPC
• 54. روش‌های یادگیری مدل مبتنی بر داده
• 55. یادگیری مدل با شبکه‌های عصبی
• 56. یادگیری مدل با درختان تصمیم
• 57. یادگیری مدل با روش‌های آماری
• 58. ارزیابی کیفیت مدل در TD-MPC
• 59. معیارهای ارزیابی مدل
• 60. اعتبارسنجی مدل
• 61. اعتبارسنجی متقابل
• 62. تحلیل حساسیت مدل
• 63. تکنیک‌های بهبود عملکرد TD-MPC
• 64. بهینه‌سازی معماری شبکه عصبی
• 65. انتخاب تابع پاداش مناسب
• 66. استراتژی‌های اکتشاف در RL
• 67. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 68. کاربرد TD-MPC در سیستم‌های با عدم قطعیت
• 69. مدیریت عدم قطعیت در مدل
• 70. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی
• 71. مدیریت عدم قطعیت در بهینه‌سازی
• 72. روش‌های Robust TD-MPC
• 73. روش‌های Stochastic TD-MPC
• 74. بررسی مزایا و معایب TD-MPC
• 75. مقایسه TD-MPC با روش‌های سنتی MPC
• 76. مقایسه TD-MPC با روش‌های استاندارد RL
• 77. کارایی محاسباتی TD-MPC
• 78. قابلیت تعمیم TD-MPC
• 79. محدودیت‌های TD-MPC
• 80. چالش‌های پیاده‌سازی TD-MPC
• 81. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 82. مسائل اخلاقی و حقوقی در کاربرد TD-MPC
• 83. قوانین و مقررات مرتبط با سیستم‌های هوشمند
• 84. استانداردهای ایمنی و امنیت در TD-MPC
• 85. اصول مهندسی نرم‌افزار برای TD-MPC
• 86. مدیریت چرخه عمر سیستم‌های TD-MPC
• 87. آینده پژوهی در TD-MPC
• 88. روندهای تحقیقاتی جدید
• 89. پتانسیل‌های توسعه و نوآوری
• 90. تأثیر TD-MPC بر صنایع مختلف
• 91. نقش TD-MPC در هوشمندسازی
• 92. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث