, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های رباتیک

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 تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های رباتیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و کلیات
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. تعریف یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. کاربرد MARL در سیستم‌های رباتیک
  • 5. چالش‌های زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های رباتیک
  • 6. مروری بر روش‌های سنتی زمان‌بندی وظایف
  • 7. ضرورت استفاده از MARL برای بهینه‌سازی زمان‌بندی
  • 8. مبانی یادگیری تقویتی
  • 9. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 10. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 11. مدل‌های یادگیری تقویتی (مدل-مبنا، مدل-آزاد)
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه (Q-learning، SARSA)
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 14. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 16. انواع هماهنگی در MARL (متمرکز، غیرمتمرکز، نیمه‌متمرکز)
  • 17. مسئله عدم سکون (Non-stationarity) در MARL
  • 18. چالش‌های مربوط به فضای حالت و عمل بزرگ در MARL
  • 19. الگوریتم‌های اصلی MARL
  • 20. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-based MARL)
  • 21. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based MARL)
  • 22. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic MARL)
  • 23. معرفی الگوریتم‌های کلیدی MARL (VDN, QMIX, MADDPG, COMA)
  • 24. زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های رباتیک
  • 25. تعریف زمان‌بندی وظایف
  • 26. انواع وظایف در سیستم‌های رباتیک (مستقل، وابسته)
  • 27. معیارهای بهینه‌سازی زمان‌بندی (زمان اتمام، بار کاری، مصرف انرژی، اولویت)
  • 28. مدل‌سازی سیستم رباتیک برای زمان‌بندی
  • 29. تعریف ربات‌ها به عنوان عامل (Agent)
  • 30. تعریف وظایف به عنوان حالت (State) یا فرصت‌های عمل (Action)
  • 31. مدل‌سازی محیط رباتیک (موانع، منابع، ارتباطات)
  • 32. تعریف پاداش (Reward) برای زمان‌بندی بهینه
  • 33. کاربرد MARL در زمان‌بندی وظایف رباتیک
  • 34. مدل‌سازی مسئله زمان‌بندی وظایف رباتیک به عنوان یک مسئله MARL
  • 35. تعریف فضای حالت برای عامل‌های رباتیک
  • 36. تعریف فضای عمل برای عامل‌های رباتیک (اختصاص وظیفه، تعیین ترتیب، انتخاب ربات)
  • 37. طراحی تابع پاداش برای دستیابی به اهداف بهینه‌سازی
  • 38. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای زمان‌بندی
  • 39. پیاده‌سازی QMIX برای زمان‌بندی وظایف
  • 40. پیاده‌سازی MADDPG برای زمان‌بندی وظایف
  • 41. پیاده‌سازی COMA برای زمان‌بندی وظایف
  • 42. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در پیاده‌سازی
  • 43. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های مورد استفاده (OpenAI Gym, PettingZoo, Ray RLlib)
  • 44. شبیه‌سازی محیط رباتیک
  • 45. طراحی محیط شبیه‌سازی (ROS, Gazebo)
  • 46. سناریوهای مختلف زمان‌بندی
  • 47. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 48. معیارهای ارزیابی (زمان اتمام متوسط، تنوع وظایف، موفقیت در انجام وظایف)
  • 49. مقایسه با روش‌های سنتی زمان‌بندی
  • 50. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 51. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 52. زمان‌بندی وظایف در ربات‌های انبارداری
  • 53. زمان‌بندی در ربات‌های جستجو و نجات
  • 54. زمان‌بندی در ربات‌های خودران (خودروهای خودران)
  • 55. زمان‌بندی در سیستم‌های رباتیک صنعتی
  • 56. چالش‌ها و راهکارها در پیاده‌سازی واقعی
  • 57. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 58. قابلیت تعمیم (Generalization)
  • 59. هماهنگی پویا بین ربات‌ها
  • 60. مدیریت وظایف با اولویت‌های متغیر
  • 61. ملاحظات مربوط به ارتباطات ربات‌ها
  • 62. یادگیری تقویتی ناظر (Imitation Learning) در کنار MARL
  • 63. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Inverse Reinforcement Learning)
  • 64. یادگیری تقویتی مولد (Generative Reinforcement Learning)
  • 65. روش‌های پیشرفته در MARL برای زمان‌بندی
  • 66. استفاده از گراف‌های عصبی (Graph Neural Networks)
  • 67. یادگیری تقویتی با حافظه (Memory-based MARL)
  • 68. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی صریح تعاملات
  • 69. یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای (Multi-task MARL)
  • 70. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 71. آینده پژوهش در MARL برای زمان‌بندی رباتیک
  • 72. سیستم‌های رباتیک توزیع‌شده و هماهنگی
  • 73. ربات‌های خودمختار در محیط‌های پویا
  • 74. یادگیری تقویتی برای طراحی ربات‌های هوشمند
  • 75. نقش هوش مصنوعی در رباتیک پیشرفته
  • 76. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 77. مرور کلی بر آموخته‌ها
  • 78. نکات کلیدی و توصیه‌ها
  • 79. مسیرهای تحقیقاتی آینده
  • 80. منابع و مراجع
  • 81. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 82. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 83. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 84. مفاهیم یادگیری عمیق برای عامل‌های هوشمند
  • 85. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده با استفاده از یادگیری عمیق
  • 86. آموزش عامل‌های MARL با استفاده از گرادیان سیاست
  • 87. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 88. روش‌های تنظیم و بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 89. ارزیابی ریسک و عدم قطعیت در زمان‌بندی
  • 90. مدل‌سازی قابلیت اطمینان ربات‌ها در زمان‌بندی
  • 91. کاربرد MARL در زمان‌بندی وظایف با محدودیت‌های منابع
  • 92. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 93. ملاحظات اخلاقی در زمان‌بندی رباتیک
  • 94. پروتکل‌های ارتباطی بین ربات‌ها و تأثیر آن بر زمان‌بندی
  • 95. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی در محیط‌های ناشناخته
  • 96. استفاده از یادگیری اکتشافی (Heuristic Learning) در کنار MARL
  • 97. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها هنگام انجام وظایف
  • 98. طراحی سیستم‌های زمان‌بندی مقاوم (Robust Scheduling Systems)
  • 99. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی وظایف با وابستگی‌های زمانی
  • 100. مدیریت وظایف با سطوح اهمیت متفاوت

📚 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 تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های رباتیک”

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

پیمایش به بالا