دوره تحلیل تطبیقی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های سیار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل تطبیقی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های سیار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت شبکه‌های ارتباطی سیار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبکه‌های سیار و هوش مصنوعی
• 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 3. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
• 4. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 6. تابع ارزش و تابع سیاست
• 7. الگوریتم‌های ارزش‌-مبتنی (Value-Based)
• 8. الگوریتم‌های سیاست‌-مبتنی (Policy-Based)
• 9. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic)
• 10. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 11. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 12. چالش‌های کلیدی در MARL
• 13. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
• 14. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
• 15. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
• 16. فضاهای حالت و عمل بزرگ
• 17. معرفی شبکه‌های سیار (Mobile Networks)
• 18. مفاهیم پایه شبکه‌های سیار
• 19. نسل‌های مختلف شبکه‌های سیار (2G, 3G, 4G, 5G)
• 20. معماری شبکه‌های سیار
• 21. پروتکل‌های ارتباطی در شبکه‌های سیار
• 22. کاربردهای شبکه‌های سیار
• 23. نقش هوش مصنوعی در شبکه‌های سیار
• 24. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های سیار
• 25. مدل‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های سیار با MARL
• 26. مدیریت ترافیک شبکه‌های سیار با MARL
• 27. بهبود کیفیت خدمات (QoS) در شبکه‌های سیار با MARL
• 28. امنیت شبکه‌های سیار با استفاده از MARL
• 29. مقایسه رویکردهای مختلف MARL برای شبکه‌های سیار
• 30. الگوریتم‌های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning) در MARL
• 31. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی (Game Theory-based) در MARL
• 32. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل (Model-Based) در MARL
• 33. الگوریتم‌های بدون مدل (Model-Free) در MARL
• 34. الگوریتم‌های توزیع‌شده (Distributed) در MARL
• 35. الگوریتم‌های متمرکز (Centralized) در MARL
• 36. الگوریتم‌های متمرکز-ترکیبی (Centralized-Decentralized) در MARL
• 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش برای MARL
• 38. Q-Learning در محیط‌های چندعامله
• 39. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
• 40. Double DQN و Dueling DQN در MARL
• 41. تطبیق DQN برای شبکه‌های سیار
• 42. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست برای MARL
• 43. Policy Gradient در محیط‌های چندعامله
• 44. REINFORCE در MARL
• 45. Actor-Critic در MARL
• 46. A2C و A3C در MARL
• 47. تطبیق Policy Gradient برای شبکه‌های سیار
• 48. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی ترکیبی برای MARL
• 49. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
• 50. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
• 51. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 52. Multi-Agent PPO
• 53. مقایسه MADDPG و Multi-Agent PPO
• 54. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی در MARL
• 55. بازی‌های غیرهمکارانه (Non-cooperative Games)
• 56. تعادل نش (Nash Equilibrium)
• 57. بازی‌های تکرارشونده (Repeated Games)
• 58. یادگیری از طریق بازی در MARL
• 59. کاربرد نظریه بازی در تخصیص منابع شبکه‌های سیار
• 60. کاربرد نظریه بازی در مسیریابی شبکه‌های سیار
• 61. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای رویکردهای توزیع‌شده
• 62. Independent Q-Learning (IQL)
• 63. Value Decomposition Networks (VDN)
• 64. QMIX
• 65. Mean Field RL
• 66. کاربرد IQL در مدیریت انرژی شبکه‌های سیار
• 67. کاربرد VDN در تخصیص کانال در شبکه‌های سیار
• 68. کاربرد QMIX در هماهنگی بین ایستگاه‌های پایه
• 69. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای رویکردهای متمرکز
• 70. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
• 71. Deep Coordination Graph (DCG)
• 72. Joint Action Learners (JAL)
• 73. کاربرد CTDE در بهینه‌سازی توان در شبکه‌های سیار
• 74. کاربرد DCG در مسیریابی ترافیک اشتراکی
• 75. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در شبکه‌های سیار
• 76. معیارهای ارزیابی (نرخ موفقیت، تأخیر، توان مصرفی)
• 77. شبیه‌سازهای شبکه‌های سیار (NS-3, OMNeT++)
• 78. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در شبیه‌سازها
• 79. مطالعات موردی: بهینه‌سازی پوشش شبکه با MARL
• 80. مطالعات موردی: مدیریت تداخل با MARL
• 81. مطالعات موردی: تخصیص پویا منابع با MARL
• 82. مطالعات موردی: مسیریابی خودکار در شبکه‌های سیار نسل جدید
• 83. چالش‌های عملیاتی پیاده‌سازی MARL در شبکه‌های سیار
• 84. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
• 85. قابلیت اطمینان و پایداری الگوریتم‌ها
• 86. تفسیرپذیری تصمیمات عامل‌ها
• 87. استانداردسازی پروتکل‌های MARL برای شبکه‌های سیار
• 88. آینده پژوهی در MARL برای شبکه‌های سیار
• 89. یادگیری تقویتی عمیق و شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
• 90. یادگیری تقویتی با انتقال (Transfer Learning) در MARL
• 91. یادگیری تقویتی با نظارت (Reinforcement Learning with Supervision)
• 92. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های سیار خودسازمان‌دهنده
• 93. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های سیار نسل ششم (6G)