, ,

کتاب ارزیابی و سنجش اثربخشی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌های شبیه‌سازی شده

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 ارزیابی و سنجش اثربخشی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌های شبیه‌سازی شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بازی‌های شبیه‌سازی شده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. تابع پاداش
  • 4. فضای حالت
  • 5. فضای عمل
  • 6. سیاست
  • 7. تابع ارزش
  • 8. یادگیری تقویتی تک عامله
  • 9. محدودیت‌های یادگیری تقویتی تک عامله
  • 10. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 11. تفاوت‌های کلیدی MARL و RL تک عامله
  • 12. چالش‌های MARL
  • 13. ناپایداری حریف
  • 14. عدم قطعیت محیط
  • 15. مقیاس‌پذیری
  • 16. عدم کامل بودن مشاهده
  • 17. اهداف در MARL
  • 18. همکاری
  • 19. رقابت
  • 20. ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 21. بازی‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 22. ویژگی‌های بازی‌های شبیه‌سازی شده مناسب
  • 23. مثال‌هایی از بازی‌های شبیه‌سازی شده (مانند StarCraft, OpenAI Gym, PettingZoo)
  • 24. نحوه مدل‌سازی بازی‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 25. تعریف عامل‌ها
  • 26. تعریف محیط
  • 27. تعریف اهداف و پاداش‌ها
  • 28. روش‌های ارزیابی و سنجش اثربخشی در MARL
  • 29. معیارهای عملکرد کلی
  • 30. معیارهای عملکرد عامل محور
  • 31. معیارهای مربوط به همکاری
  • 32. معیارهای مربوط به رقابت
  • 33. معیارهای مربوط به پایداری
  • 34. معیارهای مربوط به کارایی محاسباتی
  • 35. متریک‌های استاندارد در MARL
  • 36. میانگین پاداش تجمعی
  • 37. میانگین پاداش لحظه‌ای
  • 38. نرخ موفقیت
  • 39. میانگین تعداد گام‌ها تا موفقیت
  • 40. انحراف معیار پاداش
  • 41. پایداری سیاست
  • 42. نرخ همگرایی
  • 43. کارایی انتقال (Transfer Efficiency)
  • 44. تنوع سیاست‌ها
  • 45. معیارهای سنجش همکاری
  • 46. همبستگی پاداش‌ها
  • 47. همبستگی اقدامات
  • 48. همبستگی اهداف
  • 49. سنجش اعتماد عامل‌ها
  • 50. سنجش هماهنگی عامل‌ها
  • 51. معیارهای سنجش رقابت
  • 52. نرخ پیروزی
  • 53. میانه پاداش در بازی‌های رقابتی
  • 54. نرخ تسلیم
  • 55. پایداری بازی‌های رقابتی
  • 56. معیارهای سنجش عدم قطعیت و ناپایداری
  • 57. نوسانات پاداش
  • 58. نوسانات سیاست
  • 59. تغییرات در فضای حالت و عمل
  • 60. تأثیر ناپایداری حریف بر عملکرد
  • 61. روش‌های ارزیابی اثربخشی الگوریتم‌ها
  • 62. مقایسه با خط مبنا (Baselines)
  • 63. مقایسه با الگوریتم‌های دیگر
  • 64. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 65. تحلیل تأثیر معماری شبکه عصبی
  • 66. تحلیل تأثیر روش‌های اکتشاف
  • 67. تحلیل تأثیر روش‌های یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 68. تحلیل تأثیر روش‌های متمرکز در مقابل غیرمتمرکز
  • 69. تحلیل تأثیر روش‌های مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 70. تحلیل تأثیر روش‌های مبتنی بر مشاهده کامل در مقابل ناقص
  • 71. تحلیل تأثیر روش‌های مبتنی بر پاداش توزیع شده در مقابل متمرکز
  • 72. تحلیل تأثیر روش‌های مبتنی بر بازی در مقابل مبتنی بر محیط
  • 73. تحلیل تأثیر روش‌های مبتنی بر یادگیری ناشی از مربی (Curriculum Learning)
  • 74. سنجش مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 75. تأثیر تعداد عامل‌ها بر عملکرد
  • 76. تأثیر پیچیدگی محیط بر عملکرد
  • 77. تأثیر اندازه فضای حالت و عمل بر عملکرد
  • 78. تأثیر زمان آموزش بر عملکرد
  • 79. تأثیر منابع محاسباتی بر عملکرد
  • 80. ابزارها و چارچوب‌های شبیه‌سازی برای ارزیابی
  • 81. OpenAI Gym (برای MARL)
  • 82. PettingZoo
  • 83. Multi-Agent Particle Environments (MPE)
  • 84. SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge)
  • 85. Unity ML-Agents
  • 86. PyMARL
  • 87. RLlib (برای MARL)
  • 88. TensorForce
  • 89. DeepMind Lab
  • 90. سایر چارچوب‌های مرتبط
  • 91. نکات کلیدی در طراحی آزمایش‌های ارزیابی
  • 92. تعریف دقیق مسئله و اهداف
  • 93. انتخاب مناسب بازی شبیه‌سازی شده
  • 94. تعریف معیارهای ارزیابی واضح
  • 95. انتخاب خطوط مبنای مناسب
  • 96. تکرارپذیری آزمایش‌ها
  • 97. مدیریت تصادفی بودن (Randomness)
  • 98. استفاده از میانگین‌گیری در نتایج
  • 99. تحلیل آماری نتایج
  • 100. ارائه بصری نتایج

📚 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 ارزیابی و سنجش اثربخشی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌های شبیه‌سازی شده”

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

پیمایش به بالا