فلش‌کارت‌های آموزشی از مبانی تا عمل: سیستم‌های توزیع شده در یادگیری تقویتی چندعامله

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از مبانی تا عمل: سیستم‌های توزیع شده در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توزیع شده (Distributed Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مفاهیم کلیدی عامل‌ها و محیط
• 3. انواع محیط‌های یادگیری تقویتی
• 4. مدل‌های یادگیری تقویتی مارکوف (MDP)
• 5. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 6. معادلات حاکم بر MDP
• 7. پیمان‌نامه‌های استاندارد در MDP
• 8. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
• 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
• 10. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
• 11. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
• 12. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic Methods)
• 13. یادگیری Q-Learning
• 14. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
• 15. بهینه‌سازی DQN
• 16. پیشرفت‌های DQN (Double DQN, Dueling DQN)
• 17. یادگیری Policy Gradient
• 18. روش‌های REINFORCE
• 19. یادگیری Actor-Critic
• 20. روش‌های A2C (Advantage Actor-Critic)
• 21. روش‌های A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• 22. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده
• 23. مفاهیم پایه‌ای سیستم‌های توزیع شده
• 24. معماری‌های سیستم‌های توزیع شده
• 25. چالش‌های سیستم‌های توزیع شده
• 26. همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع شده
• 27. موازی‌سازی و توزیع‌سازی محاسبات
• 28. ارتباطات در سیستم‌های توزیع شده
• 29. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 30. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
• 31. انواع سناریوهای MARL
• 32. سناریوهای همکاری (Cooperative MARL)
• 33. سناریوهای رقابتی (Competitive MARL)
• 34. سناریوهای مختلط (Mixed MARL)
• 35. چالش‌های اصلی در MARL
• 36. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
• 37. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
• 38. مشکل توزیع سیاست (Credit Assignment Problem)
• 39. یادگیری Q-Learning توزیع شده
• 40. روش‌های Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
• 41. روش‌های MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
• 42. پیاده‌سازی MADDPG
• 43. آموزش سیاست‌های مشترک در MADDPG
• 44. یادگیری سیاست‌های مستقل (Independent Learning)
• 45. معایب یادگیری سیاست‌های مستقل
• 46. روش‌های IQL (Independent Q-Learning)
• 47. روش‌های VDN (Value Decomposition Networks)
• 48. روش‌های QMIX (QMIX)
• 49. آموزش با استفاده از تابع ارزش ترکیبی
• 50. روش‌های COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
• 51. مفهوم عامل‌های جایگزین در COMA
• 52. کاربرد COMA در سناریوهای همکاری
• 53. روش‌های MAAC (Multi-Agent Actor-Critic)
• 54. پیاده‌سازی MAAC
• 55. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در MARL
• 56. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها
• 57. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents)
• 58. کاربرد در بازی‌های رومیزی (مانند Go)
• 59. کاربرد در رباتیک چندرباته
• 60. کاربرد در مدیریت ترافیک
• 61. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده محاسباتی
• 62. کاربرد در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
• 63. کاربرد در مدیریت منابع انرژی
• 64. کاربرد در سیستم‌های مالی و اقتصادی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 65. کاربرد در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 66. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی
• 67. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده ذخیره‌سازی
• 68. ارزیابی عملکرد در MARL
• 69. معیارهای سنجش موفقیت در MARL
• 70. شبیه‌سازی محیط‌های MARL
• 71. ابزارهای شبیه‌سازی (مانند PettingZoo)
• 72. طراحی آزمایش‌ها در MARL
• 73. تحلیل نتایج شبیه‌سازی
• 74. بهبود پایداری در MARL
• 75. مقابله با مشکل عدم ایستایی محیط
• 76. روش‌های یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)
• 77. یادگیری با محیط‌های پویا
• 78. ملاحظات اخلاقی در MARL
• 79. حریم خصوصی در سیستم‌های چندعامله
• 80. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
• 81. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودمختار
• 82. استانداردهای ایمنی در سیستم‌های توزیع شده
• 83. کاربرد در سیستم‌های دفاعی (با رعایت چارچوب قانونی)
• 84. کاربرد در بهینه‌سازی سیستم‌های صنعتی
• 85. کاربرد در کشف الگوهای پیچیده داده
• 86. کاربرد در پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها
• 87. کاربرد در کنترل سیستم‌های پیچیده
• 88. کاربرد در طراحی سیستم‌های توزیع شده مقیاس‌پذیر
• 89. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده با تحمل خطا
• 90. کاربرد در بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 91. کاربرد در مدیریت شبکه‌های توزیع شده
• 92. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده برای محاسبات علمی
• 93. کاربرد در بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف
• 94. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده برای پردازش داده‌های حجیم
• 95. کاربرد در بهینه‌سازی پروتکل‌های ارتباطی
• 96. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده برای اینترنت اشیاء
• 97. کاربرد در بهینه‌سازی توزیع منابع در شبکه‌های ابری
• 98. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده برای تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 99. کاربرد در بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توزیع شده
• 100. کاربرد در طراحی سیستم‌های توزیع شده مقاوم