فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پیچیدگی محاسباتی بالا

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پیچیدگی محاسباتی بالا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
• 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
• 3. عامل ها
• 4. محیط
• 5. حالت
• 6. پاداش
• 7. سیاست
• 8. تابع ارزش
• 9. تابع Q
• 10. یادگیری بدون مدل
• 11. یادگیری با مدل
• 12. یادگیری آفلاین
• 13. یادگیری آنلاین
• 14. چالش های MARL
• 15. نویز در مشاهدات
• 16. تعاملات پویا
• 17. پیچیدگی محاسباتی
• 18. فضای حالت/عمل بزرگ
• 19. عدم قطعیت در رفتار عامل های دیگر
• 20. ناهمگنی عامل ها
• 21. ارتباطات بین عامل ها
• 22. هماهنگی و رقابت
• 23. مقیاس پذیری
• 24. پیاده سازی MARL برای مسائل با پیچیدگی محاسباتی بالا
• 25. روش های کلاسیک MARL
• 26. Q-learning توزیع شده
• 27. Independent Q-Learning (IQL)
• 28. Decentralized Q-Learning (DQL)
• 29. Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
• 30. Deep Q-Networks (DQN)
• 31. Double DQN
• 32. Dueling DQN
• 33. Prioritized Experience Replay
• 34. Noise Networks
• 35. Actor-Critic Methods
• 36. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
• 37. Advantage Actor-Critic (A2C)
• 38. Proximal Policy Optimization (PPO)
• 39. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 40. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
• 41. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
• 42. Network Architectures for MARL
• 43. Convolutional Neural Networks (CNNs)
• 44. Recurrent Neural Networks (RNNs)
• 45. Long Short-Term Memory (LSTM)
• 46. Gated Recurrent Units (GRUs)
• 47. Graph Neural Networks (GNNs)
• 48. Transformers
• 49. Attention Mechanisms
• 50. Communication Protocols in MARL
• 51. Learning to Communicate
• 52. CommNet
• 53. DIAL
• 54. TarMAC
• 55. Gated Graph Communication
• 56. Learning to Coordinate
• 57. Value Decomposition Networks (VDN)
• 58. QMIX
• 59. VDPO
• 60. COMA
• 61. MADDPG for Coordination
• 62. Multi-Agent Reinforcement Learning with Social Dilemmas
• 63. Prisoner's Dilemma
• 64. Stag Hunt
• 65. Chicken Game
• 66. Tragedy of the Commons
• 67. Game Theory for MARL
• 68. Nash Equilibrium
• 69. Correlated Equilibrium
• 70. Fictitious Play
• 71. Evolutionary Game Theory
• 72. Multi-Agent Reinforcement Learning for Complex Tasks
• 73. Robotics
• 74. Autonomous Driving
• 75. Traffic Control
• 76. Resource Management
• 77. Smart Grids
• 78. Game Playing (e.g., StarCraft, Dota 2)
• 79. Robotics Simulation
• 80. Hardware Implementation
• 81. Simulators and Environments for MARL
• 82. OpenAI Gym
• 83. PettingZoo
• 84. StarCraft II Learning Environment
• 85. Unity ML-Agents
• 86. DeepMind Lab
• 87. Custom Environments
• 88. Tools and Libraries for MARL
• 89. TensorFlow
• 90. PyTorch
• 91. Ray RLLib
• 92. OpenSpiel
• 93. Challenges in Large-Scale MARL
• 94. Scalability of Algorithms
• 95. Computational Resources
• 96. Data Efficiency
• 97. Generalization Across Environments
• 98. Robustness to Adversarial Agents
• 99. Explainability and Interpretability of MARL Systems
• 100. Ethical Considerations in MARL