دوره بهینه‌سازی پویا با یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های توزیع همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی پویا با یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های توزیع

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در شبکه‌های توزیع هوشمند با قابلیت پیش‌بینی تقاضای لحظه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع و چالش‌های بهینه‌سازی
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. مؤلفه‌ها و ساختار عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
• 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP) برای سیستم‌های چندعامله
• 5. تابع پاداش و طراحی آن در شبکه‌های توزیع
• 6. فضای حالت و فضای عمل در محیط‌های پویا
• 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله: Q-learning
• 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله: SARSA
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 10. چالش‌های هماهنگی و رقابت در MARL
• 11. مدل‌های بازی برای تجزیه و تحلیل سیستم‌های چندعامله
• 12. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MARL
• 13. تعادل نش و کاربردهای آن
• 14. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Actor)
• 15. روش‌های مبتنی بر عامل غیرمتمرکز (Decentralized Actor)
• 16. روش‌های ترکیبی (Centralized Critic, Decentralized Actor)
• 17. الگوریتم‌های Actor-Critic برای MARL
• 18. Deep Q-Networks (DQN) برای محیط‌های پیچیده
• 19. Double DQN و Dueling DQN
• 20. Prioritized Experience Replay
• 21. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• 22. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
• 23. SAC (Soft Actor-Critic)
• 24. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 25. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 26. QMIX (Q-Learning for Cooperative Multi-Agent Systems)
• 27. VDN (Value Decomposition Networks)
• 28. LIIR (Learning Independent Identifiable Representations)
• 29. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
• 30. یادگیری تقویتی در شبکه‌های توزیع انرژی
• 31. بهینه‌سازی جریان توان در شبکه‌های توزیع
• 32. مدیریت تقاضا با استفاده از MARL
• 33. پیش‌بینی بار و تولید انرژی با یادگیری تقویتی
• 34. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کنندگان در شبکه‌های هوشمند
• 35. مدیریت ریزشبکه‌ها با رویکردهای چندعامله
• 36. بهینه‌سازی پایداری و قابلیت اطمینان شبکه‌های توزیع
• 37. کنترل توزیع‌شده منابع انرژی تجدیدپذیر
• 38. مدیریت ذخیره‌سازی انرژی در شبکه‌های توزیع
• 39. بهینه‌سازی شارژ و دشارژ وسایل نقلیه الکتریکی
• 40. استفاده از MARL برای پیشگیری از ازدحام در شبکه‌های توزیع
• 41. مدیریتFault و بازیابی در شبکه‌های توزیع
• 42. شبکه‌های توزیع هوشمند و کاربردهای MARL
• 43. شبیه‌سازی محیط‌های شبکه‌های توزیع برای آموزش MARL
• 44. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در سناریوهای شبکه‌های توزیع
• 45. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL برای بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
• 46. نکات عملی در پیاده‌سازی MARL برای شبکه‌های توزیع
• 47. چالش‌های داده و جمع‌آوری اطلاعات در شبکه‌های توزیع
• 48. اهمیت امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده با MARL
• 49. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در شبکه‌های توزیع
• 50. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 51. کاربرد CNN در پردازش داده‌های شبکه‌های توزیع
• 52. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 53. کاربرد RNN در پیش‌بینی سری‌های زمانی در شبکه‌های توزیع
• 54. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
• 55. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL برای شبکه‌های توزیع
• 56. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
• 57. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Reward Shaping)
• 58. یادگیری تقویتی تعمیم‌یافته (Meta-RL)
• 59. یادگیری تقویتی مبتنی بر جستجو (Search-based RL)
• 60. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل جهان (World Models)
• 61. یادگیری تقویتی با عامل‌های ثابت (Fixed Agents)
• 62. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents)
• 63. روش‌های اکتشاف (Exploration Strategies) در MARL
• 64. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
• 65. حسابان چندمتغیره برای بهینه‌سازی
• 66. مفاهیم بهینه‌سازی مقید (Constrained Optimization)
• 67. کاربرد بهینه‌سازی مقید در شبکه‌های توزیع
• 68. روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی مقید
• 69. بهینه‌سازی تصادفی (Stochastic Optimization)
• 70. بهینه‌سازی در زمان واقعی (Real-time Optimization)
• 71. روش‌های تقریبی در بهینه‌سازی
• 72. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در MARL
• 73. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط در شبکه‌های توزیع
• 74. یادگیری تقویتی مبتنی بر گراف
• 75. پلتفرم‌های شبیه‌سازی برای MARL (مانند PettingZoo)
• 76. ابزارهای پیاده‌سازی MARL (مانند Ray RLlib)
• 77. ارزیابی و سنجش ریسک در سیستم‌های توزیع‌شده
• 78. مدل‌سازی عدم قطعیت در شبکه‌های توزیع
• 79. روش‌های تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت
• 80. فصل‌بندی و خوشه‌بندی در شبکه‌های توزیع
• 81. بهینه‌سازی توزیع منابع با استفاده از MARL
• 82. مدیریت پویای بار در شبکه‌های توزیع
• 83. بهینه‌سازی ظرفیت شبکه توزیع
• 84. نقش عامل‌های یادگیرنده در انعطاف‌پذیری شبکه
• 85. مقدمه‌ای بر مفاهیم اقتصاد انرژی
• 86. قوانین و مقررات حاکم بر شبکه‌های توزیع برق در ایران
• 87. استانداردهای فنی و ایمنی در شبکه‌های توزیع
• 88. اصول بانکداری بدون ربا در تخصیص منابع مالی پروژه‌های انرژی
• 89. کاربرد چارچوب‌های عقود اسلامی در تأمین مالی پروژه‌های نوآورانه
• 90. ملاحظات فقهی در استفاده از داده‌های مصرف‌کنندگان
• 91. مبانی فقهی حاکم بر هوش مصنوعی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 92. چارچوب‌های شرعی در مدیریت ریسک و بیمه در شبکه‌های توزیع
• 93. قوانین گمرکی و ارزی در واردات تجهیزات شبکه‌های توزیع
• 94. مبانی حقوقی مالکیت فکری در نرم‌افزارها و الگوریتم‌های MARL
• 95. پروتکل‌های وزارت بهداشت در زمینه سلامت و ایمنی کارکنان
• 96. ملاحظات فنی و مهندسی در اجرای پروژه‌های زیرساختی
• 97. استانداردهای حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی در سیستم‌های دیجیتال
• 98. چارچوب‌های قانونی مبارزه با پولشویی و فرار مالیاتی
• 99. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و فناوری‌های نوین مالی
• 100. قوانین مربوط به مقابله با جرائم سایبری و نفوذ مخرب