سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک حفاری: کنترل ربات‌های حفار با تاکید بر همکاری

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک حفاری: کنترل ربات‌های حفار با تاکید بر همکاری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 رباتیک حفاری: کنترل ربات‌های حفار با تاکید بر همکاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های حفاری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر رباتیک حفاری
  • 2. مقدمه بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. مفاهیم اساسی رباتیک حفاری
  • 5. کاربرد رباتیک حفاری
  • 6. چالش‌های رباتیک حفاری
  • 7. مقدمه بر یادگیری تقویتی
  • 8. عناصر کلیدی RL: عامل، محیط، حالت، اقدام، پاداش
  • 9. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر ارزش، مبتنی بر سیاست
  • 10. الگوریتم‌های RL کلاسیک: Q-Learning، SARSA
  • 11. الگوریتم‌های RL مدرن: Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. تفاوت‌های MARL با RL تک عامله
  • 14. چالش‌های MARL: همگرایی، تعادل، عدم قطعیت محیط
  • 15. انواع MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 16. معماری‌های MARL: مرکزی، توزیع شده، ترکیبی
  • 17. ملاحظات در انتخاب معماری MARL
  • 18. مقدمه بر ربات‌های حفار
  • 19. انواع ربات‌های حفار
  • 20. مکانیزم‌های حفاری
  • 21. حسگرهای ربات‌های حفار
  • 22. محرک‌های ربات‌های حفار
  • 23. مدل‌سازی دینامیکی ربات‌های حفار
  • 24. ملاحظات کنترل در ربات‌های حفار
  • 25. مقدمه بر همکاری در عامل‌ها
  • 26. اهمیت همکاری در رباتیک
  • 27. انواع همکاری: همکاری صریح، همکاری ضمنی
  • 28. مدل‌سازی همکاری در MARL
  • 29. چالش‌های پیاده‌سازی همکاری
  • 30. ارتباطات بین عامل‌ها در MARL
  • 31. پروتکل‌های ارتباطی برای عامل‌ها
  • 32. تاثیر ارتباطات بر عملکرد همکاری
  • 33. استراتژی‌های یادگیری برای عامل‌های همکاری کننده
  • 34. یادگیری سیاست مشترک
  • 35. یادگیری سیاست‌های مجزا با هماهنگی
  • 36. یادگیری مبتنی بر پاداش مشترک
  • 37. یادگیری مبتنی بر پاداش تفکیک شده
  • 38. الگوریتم‌های MARL با تمرکز بر همکاری
  • 39. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 40. QMIX (Value Decomposition Networks)
  • 41. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 42. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 43. IQL (Independent Q-Learning)
  • 44. اتحاد عامل‌ها برای حفاری
  • 45. تقسیم وظایف در ربات‌های حفار
  • 46. هماهنگی حرکات ربات‌های حفار
  • 47. اجتناب از برخورد بین ربات‌ها
  • 48. مدیریت منابع مشترک
  • 49. بهینه‌سازی فرآیند حفاری تیمی
  • 50. یادگیری استراتژی‌های حفاری تیمی
  • 51. مدل‌سازی محیط حفاری برای MARL
  • 52. طراحی فضای حالت برای ربات‌های حفار
  • 53. طراحی فضای اقدام برای ربات‌های حفار
  • 54. طراحی تابع پاداش برای همکاری
  • 55. پاداش‌های مثبت برای همکاری موفق
  • 56. پاداش‌های منفی برای برخورد یا عدم هماهنگی
  • 57. تنظیم پارامترهای تابع پاداش
  • 58. شبیه‌سازی محیط حفاری
  • 59. استفاده از شبیه‌سازهای رباتیک
  • 60. توسعه شبیه‌ساز سفارشی
  • 61. اعتبار سنجی شبیه‌ساز
  • 62. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 63. تکنیک‌های پیاده‌سازی DQN در MARL
  • 64. تکنیک‌های پیاده‌سازی Policy Gradient در MARL
  • 65. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL
  • 66. مثال‌های کاربردی MARL در رباتیک حفاری
  • 67. مطالعات موردی رباتیک حفاری تیمی
  • 68. سناریوهای حفاری در محیط‌های پیچیده
  • 69. حفاری در معادن
  • 70. حفاری در زیر آب
  • 71. حفاری در سیارات دیگر
  • 72. تست و ارزیابی عملکرد عامل‌های MARL
  • 73. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 74. مقایسه با روش‌های کنترلی سنتی
  • 75. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 76. تحلیل استحکام (Robustness)
  • 77. نکات عملی برای پیاده‌سازی
  • 78. انتخاب سخت‌افزار مناسب
  • 79. مدیریت داده‌ها
  • 80. دیباگ کردن سیستم‌های MARL
  • 81. ملاحظات ایمنی در رباتیک حفاری با MARL
  • 82. اخلاق در هوش مصنوعی رباتیک
  • 83. آینده پژوهی در MARL برای رباتیک حفاری
  • 84. پیشرفت‌های آینده در الگوریتم‌های MARL
  • 85. کاربرد MARL در رباتیک حفاری پیشرفته
  • 86. ربات‌های حفار خودمختار و تیمی
  • 87. اتصال و همکاری با سیستم‌های دیگر
  • 88. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.