دوره مدل‌سازی رفتارهای پیچیده عامل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های Policy-based در MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی رفتارهای پیچیده عامل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های Policy-based در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
• 4. تابع پاداش و تابع ارزش
• 5. سیاست در یادگیری تقویتی
• 6. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
• 7. الگوریتم‌های Q-Learning
• 8. توسعه Q-Learning برای محیط‌های پیچیده
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Models)
• 10. تفاوت مدل‌های مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست
• 11. مزایای مدل‌های مبتنی بر سیاست
• 12. مفهوم گرادیان سیاست
• 13. الگوریتم REINFORCE
• 14. کاربرد REINFORCE در محیط‌های ساده
• 15. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 16. چالش‌های کلیدی در MARL
• 17. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
• 18. محیط‌های پویا و غیر ایستا در MARL
• 19. انواع معماری‌های MARL
• 20. MARL با عامل‌های همکار (Cooperative MARL)
• 21. MARL با عامل‌های رقیب (Competitive MARL)
• 22. MARL با عامل‌های مختلط (Mixed MARL)
• 23. مدل‌سازی عامل‌ها در MARL
• 24. تعریف عامل‌های هوشمند
• 25. قابلیت‌های ادراکی عامل‌ها
• 26. قابلیت‌های عملیاتی عامل‌ها
• 27. فضای حالت و فضای عمل در MARL
• 28. استراتژی‌های یادگیری در MARL
• 29. یادگیری متمرکز (Centralized Learning)
• 30. یادگیری توزیع‌شده (Decentralized Learning)
• 31. یادگیری متمرکز-توزیع‌شده (Centralized-Decentralized Learning)
• 32. الگوریتم‌های Policy-based در MARL
• 33. مبانی الگوریتم‌های Policy Gradient
• 34. روش‌های تخمین گرادیان سیاست
• 35. Actor-Critic Methods
• 36. یادگیری Actor-Critic چندعامله
• 37. الگوریتم A2C در MARL
• 38. الگوریتم A3C در MARL
• 39. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
• 40. کاربرد PPO در MARL
• 41. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• 42. کاربرد TRPO در MARL
• 43. مدل‌سازی رفتارهای پیچیده عامل‌ها
• 44. پیچیدگی رفتاری در محیط‌های چندعامله
• 45. مدل‌سازی اهداف و انگیزه‌های عامل‌ها
• 46. مدل‌سازی ترجیحات و اولویت‌های عامل‌ها
• 47. مدل‌سازی توانایی‌های شناختی عامل‌ها
• 48. مدل‌سازی تعاملات اجتماعی بین عامل‌ها
• 49. مدل‌سازی یادگیری اجتماعی (Social Learning)
• 50. مدل‌سازی انتقال دانش بین عامل‌ها
• 51. مدل‌سازی تقلید (Imitation)
• 52. مدل‌سازی یادگیری مبتنی بر مشاهده
• 53. کاربرد الگوریتم‌های Policy-based در مدل‌سازی رفتارهای پیچیده
• 54. مدل‌سازی همکاری پیچیده با Policy Gradient
• 55. مدل‌سازی رقابت پیچیده با Policy Gradient
• 56. مدل‌سازی مذاکره بین عامل‌ها
• 57. مدل‌سازی بازی‌های تیمی
• 58. مدل‌سازی استراتژی‌های پویا
• 59. مدل‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
• 60. مدل‌سازی ریسک‌پذیری عامل‌ها
• 61. مدل‌سازی یادگیری از اشتباهات
• 62. مدل‌سازی انعطاف‌پذیری رفتاری
• 63. کاربردهای عملی MARL با Policy-based Models
• 64. مباحث امنیتی در سیستم‌های چندعامله
• 65. مدیریت ترافیک شهری با MARL
• 66. کنترل ربات‌های گروهی با MARL
• 67. مدل‌سازی اقتصادی در بازارهای چندعامله
• 68. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع‌شده
• 69. شبکه‌های هوشمند و مدیریت انرژی
• 70. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
• 71. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
• 72. بازی‌های شبیه‌سازی و آموزش
• 73. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل خودران
• 74. مدل‌سازی رباتیک در محیط‌های صنعتی
• 75. مدل‌سازی سیستم‌های دفاعی و امنیتی
• 76. مدل‌سازی سلامت و پزشکی در سیستم‌های چندعامله
• 77. مدل‌سازی تعامل انسان و عامل هوشمند
• 78. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 79. شفافیت در مدل‌های MARL
• 80. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• 81. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های Policy-based در MARL
• 82. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL
• 83. ابزارهای شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
• 84. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
• 85. مقایسه الگوریتم‌های Policy-based با سایر رویکردها
• 86. آینده پژوهش در MARL و مدل‌سازی رفتارهای پیچیده