دوره مدل‌سازی تعاملات پیچیده در PettingZoo همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی تعاملات پیچیده در PettingZoo

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PettingZoo

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر PettingZoo و محیط‌های چندعاملی
• 2. نصب و راه‌اندازی PettingZoo
• 3. آشنایی با ساختار محیط‌های PettingZoo
• 4. مدل‌سازی محیط‌های رقابتی
• 5. مدل‌سازی محیط‌های همکاری
• 6. مدل‌سازی محیط‌های مختلط
• 7. تعریف عامل‌ها و رفتار آن‌ها
• 8. پیاده‌سازی سیاست‌های ساده برای عامل‌ها
• 9. آموزش عامل‌ها با یادگیری تقویتی
• 10. یادگیری تقویتی تک‌عاملی در محیط‌های چندعاملی
• 11. یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
• 12. چالش‌های MARL: غیرایستا بودن محیط
• 13. چالش‌های MARL: هماهنگی و رقابت
• 14. چالش‌های MARL: پیچیدگی فضای حالت-عمل
• 15. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
• 16. روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Learners)
• 17. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی-محیطی (Centralized Training with Decentralized Execution)
• 18. شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای ورودی‌های تصویری
• 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
• 21. الگوریتم Q-Learning در محیط‌های چندعاملی
• 22. الگوریتم Deep Q-Network (DQN) برای MARL
• 23. الگوریتم Policy Gradient برای MARL
• 24. الگوریتم Actor-Critic برای MARL
• 25. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 26. الگوریتم Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
• 27. الگوریتم QMIX برای همکاری
• 28. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
• 29. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در محیط‌های چندعاملی
• 30. معیارهای ارزیابی: برد، امتیاز، بقا
• 31. معیارهای ارزیابی: کارایی، عدالت، پایداری
• 32. شبیه‌سازی و تحلیل نتایج
• 33. محیط‌های بازی کلاسیک در PettingZoo (مانند tic-tac-toe)
• 34. محیط‌های بازی استراتژیک (مانند chess، go)
• 35. محیط‌های بازی کارتی (مانند poker)
• 36. محیط‌های شبیه‌سازی ترافیک
• 37. محیط‌های شبیه‌سازی رباتیک
• 38. محیط‌های شبیه‌سازی اقتصادی
• 39. محیط‌های شبیه‌سازی اجتماعی
• 40. محیط‌های شبیه‌سازی بازار
• 41. محیط‌های شبیه‌سازی توزیع منابع
• 42. مدل‌سازی تعاملات پیچیده در بازی‌های تیمی
• 43. مدل‌سازی مذاکره بین عامل‌ها
• 44. مدل‌سازی تصمیم‌گیری مشترک
• 45. مدل‌سازی یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
• 46. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
• 47. استفاده از مدل محیط برای برنامه‌ریزی
• 48. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 49. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
• 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد فضای حالت
• 51. تکنیک‌های کاهش ابعاد فضای عمل
• 52. استفاده از هماهنگ‌کننده‌ها (Coordinators)
• 53. استفاده از ارتباطات بین عامل‌ها
• 54. مدل‌سازی ارتباطات صریح
• 55. مدل‌سازی ارتباطات ضمنی
• 56. یادگیری ارتباطات مشترک
• 57. اهمیت اکتشاف در محیط‌های چندعاملی
• 58. تکنیک‌های اکتشاف تصادفی
• 59. تکنیک‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
• 60. تکنیک‌های اکتشاف مبتنی بر پاداش افزوده
• 61. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های چندعاملی
• 62. مدل‌سازی عامل‌های ناهمگن
• 63. مدل‌سازی عامل‌های با انگیزه‌های متفاوت
• 64. مدل‌سازی عامل‌های با قابلیت‌های متفاوت
• 65. مدل‌سازی محیط‌های پویا و متغیر
• 66. تطبیق‌پذیری عامل‌ها با تغییرات محیط
• 67. یادگیری آنلاین در محیط‌های چندعاملی
• 68. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) برای مدل‌سازی تعاملات
• 69. کاربرد GNNs در محیط‌های با ساختار شبکه‌ای
• 70. کاربرد GNNs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 71. کاربرد GNNs در مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی
• 72. آموزش عامل‌ها برای رسیدن به تعادل نش (Nash Equilibrium)
• 73. آموزش عامل‌ها برای رسیدن به تعادل کارایی پارتو (Pareto Efficiency)
• 74. مدل‌سازی رفتار استراتژیک عامل‌ها
• 75. تحلیل بازی‌ها با نظریه بازی‌ها
• 76. کاربرد نظریه بازی‌ها در اقتصاد
• 77. کاربرد نظریه بازی‌ها در علوم سیاسی
• 78. کاربرد نظریه بازی‌ها در هوش مصنوعی
• 79. مدل‌سازی سوگیری‌ها در عامل‌های هوشمند
• 80. مدل‌سازی سوگیری‌های شناختی
• 81. مدل‌سازی سوگیری‌های یادگیری
• 82. مدل‌سازی سوگیری‌های ناشی از داده
• 83. ملاحظات اخلاقی در طراحی عامل‌های چندعاملی
• 84. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
• 85. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
• 86. امنیت در سیستم‌های چندعاملی
• 87. پایداری سیستم‌های چندعاملی در برابر حملات
• 88. آینده پژوهی در حوزه مدل‌سازی تعاملات پیچیده
• 89. روندهای نوظهور در MARL
• 90. کاربردهای پیشرفته MARL
• 91. چالش‌های تحقیقاتی آینده