دوره پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پویایی غیرقابل پیش‌بینی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پویایی غیرقابل پیش‌بینی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی
• 2. اصول یادگیری تقویتی
• 3. مفاهیم عامل و محیط
• 4. تابع پاداش و تابع ارزش
• 5. سیاست‌ها و توابع ارزش
• 6. دینامیک سیستم‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
• 7. مدل‌های POMDP برای عدم قطعیت
• 8. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 9. الگوریتم‌های Q-Learning
• 10. الگوریتم‌های SARSA
• 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 12. تکنیک‌های جستجوی درخت سیاست
• 13. الگوریتم‌های Actor-Critic
• 14. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای DRL
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای DRL
• 17. یادگیری عمیق Q-Network (DQN)
• 18. پیشرفت‌های DQN
• 19. Double DQN
• 20. Dueling DQN
• 21. Prioritized Experience Replay
• 22. Policy Gradient Methods
• 23. REINFORCE Algorithm
• 24. Actor-Critic Methods (Advanced)
• 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 26. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 27. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
• 28. مقدمه‌ای بر MARL
• 29. چالش‌های MARL
• 30. همکاری در MARL
• 31. رقابت در MARL
• 32. مختلط در MARL
• 33. مدل‌های همکاری در MARL
• 34. مدل‌های رقابتی در MARL
• 35. مدل‌های مختلط در MARL
• 36. هماهنگی عامل‌ها
• 37. کشف سیاست‌های مشترک
• 38. یادگیری بازی‌های مجموع صفر
• 39. یادگیری بازی‌های مجموع غیرصفر
• 40. مدل‌های عامل مرکزی و عامل محیطی
• 41. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
• 42. COMA Algorithm
• 43. MADDPG Algorithm
• 44. QMIX Algorithm
• 45. VDN Algorithm
• 46. دینامیک غیرقابل پیش‌بینی در MARL
• 47. شناسایی پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
• 48. مدل‌سازی پویایی‌های متغیر
• 49. سازگاری با تغییرات محیطی
• 50. یادگیری تقویتی تطبیقی در MARL
• 51. تکنیک‌های پیش‌بینی پویایی
• 52. یادگیری تقویتی بر اساس پیش‌بینی
• 53. کاربرد در مسائل لجستیک و زنجیره تأمین
• 54. مدیریت ترافیک هوشمند
• 55. شبکه‌های انرژی هوشمند
• 56. رباتیک چند عاملی
• 57. سیستم‌های توزیع‌شده
• 58. بازارهای انرژی هوشمند
• 59. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
• 60. بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های پیچیده
• 61. یادگیری الگوهای رفتاری عامل‌ها
• 62. تشخیص و پیش‌بینی تغییرات پویایی
• 63. طراحی تابع پاداش برای پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
• 64. اهمیت پاداش‌های متناسب با تغییرات
• 65. یادگیری تقویتی مقاوم در برابر تغییرات
• 66. تکنیک‌های یادگیری تقویتی افزایشی
• 67. یادگیری تقویتی مداوم
• 68. انتقال یادگیری در MARL
• 69. انتقال یادگیری بین وظایف
• 70. انتقال یادگیری بین عامل‌ها
• 71. کاربرد در مسائل واقعی با پویایی متغیر
• 72. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 73. امنیت در سیستم‌های MARL
• 74. کارایی محاسباتی الگوریتم‌های MARL
• 75. ارزیابی عملکرد در پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
• 76. آزمایش و شبیه‌سازی در MARL
• 77. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
• 78. آینده تحقیق در MARL با پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
• 79. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
• 80. پیاده‌سازی عملی سیستم‌های MARL