دوره تکنیک‌های یادگیری تقویتی از طریق یادگیری مبتنی بر جستجوی گرافی (Graph Search-Based Learning) در MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های یادگیری تقویتی از طریق یادگیری مبتنی بر جستجوی گرافی (Graph Search-Based Learning) در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و یادگیری جمعی عامل
• 2. مبانی یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
• 3. مدل‌سازی محیط در MARL
• 4. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف مشترک
• 5. فضاهای حالت و عمل مشترک
• 6. توابع پاداش مشترک و فردی
• 7. پیچیدگی محاسباتی در MARL
• 8. نمایش گرافیکی در MARL
• 9. مفاهیم اولیه گراف‌ها و نظریه گراف
• 10. انواع نمایش‌های گرافیکی برای محیط‌های MARL
• 11. شبکه‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 12. نظریه بازی‌ها و ارتباط آن با MARL
• 13. بازی‌های همکارانه و رقابتی در MARL
• 14. مفهوم تعادل نش و کاربرد آن
• 15. بازی‌های با مجموع صفر و غیر صفر
• 16. بازی‌های پویا و کاربرد آن‌ها
• 17. یادگیری مبتنی بر جستجوی گرافی (GSBL)
• 18. الگوریتم‌های جستجوی گرافی پایه‌ای
• 19. جستجوی اول سطح (BFS) و کاربرد آن
• 20. جستجوی اول عمق (DFS) و کاربرد آن
• 21. جستجوی حریصانه و جستجوی A*
• 22. پیاده‌سازی GSBL در محیط‌های MARL
• 23. جستجو در فضای حالت مشترک
• 24. جستجو در فضای عمل مشترک
• 25. مدل‌سازی عامل‌ها به عنوان گره‌های گراف
• 26. مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها به عنوان یال‌های گراف
• 27. الگوریتم‌های یادگیری در چارچوب GSBL
• 28. یادگیری مبتنی بر سیاست در GSBL
• 29. یادگیری مبتنی بر ارزش در GSBL
• 30. یادگیری تقویتی عمیق در GSBL
• 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای نمایش گراف
• 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش گراف
• 33. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 34. کاربرد GNNs در مدل‌سازی روابط عامل‌ها
• 35. اتصال GNNs با مکانیسم‌های توجه
• 36. یادگیری تقویتی مبتنی بر GNN (GNN-RL)
• 37. روش‌های یادگیری سیاست مبتنی بر GNN
• 38. روش‌های یادگیری ارزش مبتنی بر GNN
• 39. استراتژی‌های یادگیری مبتنی بر جستجوی گرافی
• 40. یادگیری استراتژی‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 41. یادگیری استراتژی‌های همکاری
• 42. یادگیری استراتژی‌های رقابت
• 43. بهینه‌سازی سیاست در MARL با استفاده از GSBL
• 44. بهینه‌سازی تابع پاداش
• 45. بهینه‌سازی فضای حالت و عمل
• 46. تکنیک‌های اکتشاف در GSBL
• 47. اهمیت اکتشاف در محیط‌های MARL
• 48. روش‌های نوین اکتشاف مبتنی بر گراف
• 49. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های GSBL
• 50. معیارهای ارزیابی در MARL
• 51. شبیه‌سازی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
• 52. کاربردهای عملی MARL و GSBL
• 53. مدیریت ترافیک شهری با MARL
• 54. سیستم‌های رباتیک و خودمختار
• 55. شبکه‌های انرژی هوشمند
• 56. سیستم‌های توزیع کالا
• 57. مدیریت منابع در شبکه‌های ارتباطی
• 58. تحلیل و پیش‌بینی رفتار بازار
• 59. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 60. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 61. امنیت سایبری و دفاع در شبکه
• 62. یادگیری جمعی عامل‌ها در رباتیک
• 63. مسیریابی ربات‌ها در محیط‌های پویا
• 64. هماهنگی ربات‌ها برای انجام وظایف
• 65. کاربرد GSBL در رباتیک هوایی
• 66. ربات‌های پرنده و هماهنگی آن‌ها
• 67. ربات‌های زیردریایی و عملیات مشترک
• 68. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
• 69. مدیریت منابع در محاسبات ابری
• 70. بهینه‌سازی تخصیص منابع
• 71. یادگیری سیاست توزیع بار
• 72. سیستم‌های خودروهای خودران و هماهنگی آن‌ها
• 73. تشخیص موانع و پیش‌بینی رفتار سایر خودروها
• 74. برنامه‌ریزی مسیر مشترک
• 75. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
• 76. بازی‌های رومیزی و دیجیتال
• 77. مدل‌سازی بازیکنان و استراتژی‌های آن‌ها
• 78. بهینه‌سازی استراتژی در بازی‌های تیمی
• 79. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
• 80. مدیریت تداخل در شبکه‌های بی‌سیم
• 81. تخصیص منابع در شبکه‌های 5G
• 82. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های توزیع شده
• 83. کاربرد GSBL در سیستم‌های مالی
• 84. مدیریت ریسک در پرتفوی سرمایه‌گذاری
• 85. معامله‌گری الگوریتمی با MARL
• 86. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
• 87. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پزشکی
• 88. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های جمعی
• 89. بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی
• 90. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 91. چالش‌های پیاده‌سازی GSBL در دنیای واقعی
• 92. ناپایداری محیط‌های پویا
• 93. مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری
• 94. نیاز به داده‌های آموزشی فراوان
• 95. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
• 96. روش‌های افزایش پایداری الگوریتم‌ها
• 97. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 98. روش‌های یادگیری از داده‌های محدود
• 99. تقویت تفسیرپذیری مدل‌های گرافیکی
• 100. تحقیقات آتی در زمینه GSBL