, ,

کتاب یادگیری Q همگرا برای بازی‌های مارکوف نامحدود-افق با رویکرد رفتارشناسی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری Q همگرا برای بازی‌های مارکوف نامحدود-افق با رویکرد رفتارشناسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چند عاملی

موضوع میانی: بازی‌های مارکوف و رفتار اقتصادی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 3. مسئله کنترل و پیش‌بینی در یادگیری تقویتی
  • 4. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs): تعریف و ویژگی‌ها
  • 5. تابع ارزش حالت و تابع ارزش عمل (Q-value)
  • 6. معادلات بلمن برای MDPs
  • 7. برنامه‌ریزی پویا: تکرار ارزش (Value Iteration)
  • 8. برنامه‌ریزی پویا: تکرار سیاست (Policy Iteration)
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 10. یادگیری مونت کارلو (Monte Carlo Learning)
  • 11. یادگیری تفاوت زمانی (TD Learning): TD(0)
  • 12. یادگیری سارسا (SARSA): کنترل روی-سیاست
  • 13. یادگیری Q: کنترل خارج-از-سیاست
  • 14. همگرایی در یادگیری Q برای MDPs
  • 15. چالش‌های یادگیری Q: انتخاب پارامترها و اکتشاف
  • 16. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 17. عناصر بازی: بازیکنان، استراتژی‌ها، سودمندی‌ها (Payoffs)
  • 18. نمایش بازی‌ها: فرم نرمال (Normal Form) و فرم گسترده (Extensive Form)
  • 19. تعادل نش (Nash Equilibrium): مفهوم و اهمیت
  • 20. استراتژی‌های خالص و استراتژی‌های مخلوط
  • 21. بازی‌های با مجموع صفر و بازی‌های با مجموع غیر-صفر
  • 22. بازی‌های هماهنگی و بازی‌های رقابتی
  • 23. دوراهی زندانی (Prisoner's Dilemma) و کاربردها
  • 24. بازی‌های تکراری و استراتژی‌های متوالی
  • 25. مفهوم سودمندی انتظاری و تصمیم‌گیری عقلانی
  • 26. معرفی بازی‌های مارکوف (بازی‌های تصادفی)
  • 27. تعاریف و اجزای بازی مارکوف: حالت‌ها، اعمال مشترک، توزیع انتقال مشترک
  • 28. تابع پاداش مشترک در بازی‌های مارکوف
  • 29. تفاوت بازی‌های مارکوف با MDPs و بازی‌های ماتریسی
  • 30. سیاست‌ها در بازی‌های مارکوف: ثابت و وابسته به تاریخچه
  • 31. مفهوم تابع ارزش در بازی‌های مارکوف چند عاملی
  • 32. معادلات بلمن برای بازی‌های مارکوف
  • 33. تعادل نش در بازی‌های مارکوف: وجود و یافتن آن
  • 34. چالش‌های یافتن تعادل در بازی‌های مارکوف
  • 35. بازی‌های مارکوف با افق بی‌نهایت
  • 36. مفهوم عامل تخفیف (Discount Factor) در بازی‌های مارکوف
  • 37. تکرار ارزش در بازی‌های مارکوف چند عاملی
  • 38. تکرار سیاست در بازی‌های مارکوف چند عاملی
  • 39. یادگیری Q چند عاملی (Multi-Agent Q-Learning): رویکردهای اولیه
  • 40. مشکل عدم ایستایی (Non-Stationarity) در یادگیری Q چند عاملی
  • 41. عدم ایستایی محیط از دیدگاه یک عامل در MARL
  • 42. مسئله تخصیص اعتبار (Credit Assignment Problem) در MARL
  • 43. مقیاس‌پذیری در MARL: فضاهای حالت و عمل بزرگ
  • 44. اکتشاف و بهره‌برداری در محیط‌های چند عاملی و هماهنگی آنها
  • 45. رقابت، همکاری، و ترکیب آنها در MARL
  • 46. اهمیت ارتباط و هماهنگی بین عامل‌ها در MARL
  • 47. یادگیری در حضور عامل‌های مستقل (Independent Learners)
  • 48. رویکردهای همکارانه محض در MARL
  • 49. رویکردهای رقابتی محض در MARL
  • 50. بازی‌های مارکوف با مجموع عمومی (General-Sum Markov Games): ترکیب رقابت و همکاری
  • 51. مقدمه‌ای بر اقتصاد رفتاری و محدودیت‌های عقلانیت
  • 52. مدل‌های انتخاب عقلانی در برابر واقعیت‌های رفتاری
  • 53. مفهوم عقلانیت محدود (Bounded Rationality)
  • 54. تئوری چشم‌انداز (Prospect Theory) در مقابل تئوری مطلوبیت انتظاری
  • 55. تابع ارزش در تئوری چشم‌انداز: شکل S و خمیدگی آن
  • 56. مفهوم بیزاری از زیان (Loss Aversion)
  • 57. وابستگی به نقطه مرجع (Reference Dependence) در تصمیم‌گیری
  • 58. سوگیری‌های شناختی و اکتشافی (Cognitive Biases & Heuristics)
  • 59. اثر چارچوب‌بندی (Framing Effect) بر انتخاب‌ها
  • 60. ترجیحات اجتماعی: انصاف (Fairness) و نوع‌دوستی (Altruism)
  • 61. ترجیحات زمانی: تخفیف‌دهی هیپربولیک و سوگیری حال (Present Bias)
  • 62. تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت از دیدگاه رفتاری
  • 63. نقش احساسات و شهود در فرآیندهای تصمیم‌گیری
  • 64. اقتصاد رفتاری در نظریه بازی‌ها: کاربردها و اصلاحات
  • 65. مدل‌سازی عامل‌های رفتاری در سیستم‌های هوشمند
  • 66. چرا اقتصاد رفتاری در یادگیری تقویتی چند عاملی مهم است؟
  • 67. مدل‌سازی پاداش‌های رفتاری در بازی‌های مارکوف چند عاملی
  • 68. تعریف تابع مطلوبیت رفتاری برای عامل‌های یادگیرنده
  • 69. اهمیت نقطه مرجع در محیط‌های چند عاملی و پاداش‌ها
  • 70. اعمال بیزاری از زیان در تابع پاداش عامل در MARL
  • 71. ادغام ترجیحات اجتماعی (انصاف، نوع‌دوستی، تلافی) در مدل‌های MARL
  • 72. تخفیف‌دهی رفتاری و سوگیری حال در فرآیند یادگیری عامل
  • 73. طراحی عامل‌های یادگیرنده با ویژگی‌های رفتاری انسانی
  • 74. تأثیر عامل‌های رفتاری بر پویایی و خروجی‌های یادگیری
  • 75. چالش‌های مدل‌سازی دقیق رفتار انسانی در MARL
  • 76. مروری بر چالش‌های همگرایی یادگیری Q در بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 77. دلایل عدم همگرایی استاندارد Q-Learning در بازی‌های مارکوف مجموع-غیرصفر
  • 78. معرفی ایده "یادگیری Q همگرا" برای بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 79. نقش ترجیحات رفتاری در دستیابی به پایداری و همگرایی
  • 80. مدل‌سازی تابع ارزش Q با در نظر گرفتن ابزارهای اقتصاد رفتاری
  • 81. به‌روزرسانی Q-Value با استفاده از توابع ارزش رفتاری (مثل Prospect Theory-based Q-learning)
  • 82. طراحی مکانیزم‌های به‌روزرسانی Q که همگرایی را در حضور عامل‌های رفتاری تضمین می‌کنند
  • 83. مفهوم نقطه مرجع متغیر و ثابت در الگوریتم‌های Q-Learning همگرا
  • 84. اعمال بیزاری از زیان در گام‌های به‌روزرسانی یادگیری Q
  • 85. تضمین همگرایی: شرایط لازم و کافی برای الگوریتم‌های رفتاری Q-Learning
  • 86. تحلیل همگرایی برای بازی‌های مارکوف با افق بی‌نهایت
  • 87. بررسی پایداری تعادل‌های رفتاری و نش در بازی‌های مارکوف
  • 88. مقایسه با روش‌های Q-Learning مبتنی بر تعادل نش یا تعادل همبسته
  • 89. تأثیر انتخاب پارامترهای رفتاری (مانند ضریب بیزاری از زیان) بر همگرایی و عملکرد
  • 90. کاربرد مدل‌سازی رقابت و همکاری با ابزارهای اقتصاد رفتاری
  • 91. مقاومت و پایداری الگوریتم‌های Q-Learning رفتاری در برابر اختلالات
  • 92. پیچیدگی محاسباتی و مقیاس‌پذیری رویکرد یادگیری Q همگرا رفتاری
  • 93. توسعه الگوریتم به سمت یادگیری عمیق تقویتی چند عاملی (MA-DRL)
  • 94. کاربرد در سیستم‌های اقتصادی و بازارهای مالی با عامل‌های رفتاری
  • 95. کاربرد در بهینه‌سازی شبکه‌های هوشمند و مدیریت منابع با مصرف‌کننده‌های رفتاری
  • 96. کاربرد در سیستم‌های ترافیکی و حمل‌ونقل هوشمند
  • 97. محدودیت‌ها و نقاط ضعف رویکردهای رفتاری در MARL
  • 98. مقایسه با سایر رویکردهای پیشرفته MARL (مانند MADDPG, QMIX, LIIR)
  • 99. مسائل باز و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در یادگیری Q همگرا رفتاری
  • 100. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در طراحی عامل‌های هوشمند رفتاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری Q همگرا برای بازی‌های مارکوف نامحدود-افق با رویکرد رفتارشناسی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا