دوره رویکردهای پیشرفته Policy Gradient برای حل مسائل پیچیده در MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رویکردهای پیشرفته Policy Gradient برای حل مسائل پیچیده در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی
• 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چند عاملی
• 3. چالش‌های هماهنگی در MARL
• 4. مدل‌های عامل-محور در MARL
• 5. مدل‌های عامل-متمرکز در MARL
• 6. مدل‌های ترکیبی در MARL
• 7. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 8. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
• 9. مقدمه‌ای بر روش‌های Policy Gradient
• 10. تفاوت Policy Gradient با روش‌های مبتنی بر ارزش
• 11. مبانی نظری Policy Gradient
• 12. گرادیان سیاست در حالت کلی
• 13. فرمول گرادیان سیاست
• 14. روش REINFORCE
• 15. بهینه‌سازی گرادیان سیاست
• 16. روش Actor-Critic
• 17. مبانی Actor-Critic
• 18. ترکیب Actor و Critic
• 19. روش Advantage Actor-Critic (A2C)
• 20. روش Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 21. روش Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
• 22. محدودیت‌های DDPG
• 23. روش Proximal Policy Optimization (PPO)
• 24. مکانیسم clipping در PPO
• 25. مبانی PPO2
• 26. روش Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 27. مکانیسم Trust Region در TRPO
• 28. مقایسه PPO و TRPO
• 29. روش Soft Actor-Critic (SAC)
• 30. مفهوم آنتروپی در SAC
• 31. مفاهیم کلیدی SAC
• 32. روش Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
• 33. بهبودهای TD3 نسبت به DDPG
• 34. مبانی TD3
• 35. روش Rainbow DQN
• 36. ادغام روش‌های DQN
• 37. کاربرد Rainbow DQN در MARL
• 38. روش MADDPG (Multi-Agent DDPG)
• 39. ملاحظات MADDPG
• 40. پیاده‌سازی MADDPG
• 41. روش COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 42. مفهوم Counterfactual در COMA
• 43. کاربرد COMA
• 44. روش QMIX
• 45. مبانی QMIX
• 46. ترکیب QMIX با Policy Gradient
• 47. روش VDN (Value Decomposition Networks)
• 48. مبانی VDN
• 49. مقایسه VDN و QMIX
• 50. روش MAPPO (Multi-Agent PPO)
• 51. پیاده‌سازی MAPPO
• 52. کاربرد MAPPO در مسائل پیچیده
• 53. روش IA2C (Independent A2C)
• 54. محدودیت‌های IA2C
• 55. روش Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
• 56. مفهوم CTDE
• 57. نقش CTDE در MARL
• 58. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی در MARL
• 59. استفاده از شبیه‌سازهای پیشرفته
• 60. طراحی سناریوهای پیچیده
• 61. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
• 62. متریک‌های ارزیابی در MARL
• 63. شاخص‌های موفقیت و شکست
• 64. تحلیل رفتار عامل‌ها
• 65. شناسایی الگوهای همکاری
• 66. شناسایی الگوهای رقابت
• 67. تشخیص انحراف از همکاری
• 68. تکنیک‌های تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 69. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 70. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 71. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 72. روش‌های Ensemble در MARL
• 73. ترکیب مدل‌های مختلف
• 74. افزایش پایداری و دقت
• 75. کاربرد Ensemble در مسائل مقیاس‌پذیر
• 76. روش‌های Transfer Learning در MARL
• 77. انتقال دانش بین وظایف
• 78. انتقال دانش بین محیط‌ها
• 79. یادگیری از تجربیات گذشته
• 80. روش‌های Meta-Learning در MARL
• 81. یادگیری نحوه یادگیری
• 82. تنظیم سریع مدل‌ها
• 83. کاربرد Meta-Learning در محیط‌های پویا
• 84. روش‌های Adversarial Attack در MARL
• 85. حملات مخرب علیه عامل‌ها
• 86. ایجاد ناپایداری در سیستم
• 87. شناسایی و مقابله با حملات
• 88. ملاحظات امنیتی در MARL
• 89. حفاظت از داده‌های عامل‌ها
• 90. امنیت در سیستم‌های چند عاملی
• 91. روش‌های Interpretability در MARL
• 92. تفسیر تصمیمات عامل‌ها
• 93. درک رفتار سیستم
• 94. ارتقای اعتماد به عامل‌ها
• 95. کاربرد Policy Gradient در رباتیک چند عاملی
• 96. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های پویا
• 97. حل مسائل مسیریابی و وظایف مشترک
• 98. کاربرد Policy Gradient در بازی‌های استراتژیک
• 99. توسعه استراتژی‌های پیچیده
• 100. یادگیری از حریفان