کتاب شبیه‌سازهای پیشرفته برای سناریوهای رقابتی MARL

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبیه‌سازهای پیشرفته برای سناریوهای رقابتی MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: رقابت (Competitive MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عوامل در محیط‌های چند عاملی
  • 4. مدل‌های فضای حالت و عمل مشترک
  • 5. مدل‌های فضای حالت و عمل جداگانه
  • 6. مفهوم تعادل نش در MARL
  • 7. چالش‌های هماهنگی و رقابت
  • 8. الگوریتم‌های پایه برای MARL
  • 9. Q-learning در محیط‌های چند عاملی
  • 10. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 11. Actor-Critic Methods در MARL
  • 12. Policy Gradient Methods در MARL
  • 13. معرفی الگوریتم MADDPG
  • 14. پیاده‌سازی MADDPG
  • 15. روش‌های مبتنی بر مشاهده‌پذیری
  • 16. الگوریتم COMA
  • 17. روش‌های مبتنی بر عامل متمرکز و عامل غیرمتمرکز
  • 18. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازهای رقابتی
  • 19. معرفی پلتفرم‌های شبیه‌سازی MARL
  • 20. انواع سناریوهای رقابتی
  • 21. سناریوهای دفاع سایبری
  • 22. سناریوهای شبیه‌سازی نبرد
  • 23. سناریوهای بهینه‌سازی منابع
  • 24. سناریوهای مدیریت ترافیک
  • 25. سناریوهای بازی‌های استراتژیک
  • 26. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 27. اندازه‌گیری کارایی عامل
  • 28. اندازه‌گیری پایداری سیستم
  • 29. اندازه‌گیری عدالت توزیع
  • 30. طراحی تابع پاداش در سناریوهای رقابتی
  • 31. توابع پاداش ترویج‌کننده همکاری
  • 32. توابع پاداش ترویج‌کننده رقابت
  • 33. توابع پاداش ترکیبی
  • 34. چالش‌های یادگیری استراتژی‌های پایدار
  • 35. تکنیک‌های مقابله با ناپایداری
  • 36. آموزش عامل در برابر عامل تصادفی
  • 37. آموزش عامل در برابر عامل بهینه
  • 38. آموزش عامل در برابر عامل یادگیرنده
  • 39. مفهوم "خود-بازی" (Self-Play)
  • 40. پیاده‌سازی Self-Play
  • 41. تکنیک‌های آموزش مداوم
  • 42. ملاحظات امنیتی در شبیه‌سازی‌های رقابتی
  • 43. حفاظت در برابر حملات متقابل
  • 44. شناسایی رفتار مخرب
  • 45. طراحی سیستم‌های دفاعی در MARL
  • 46. استراتژی‌های تهاجمی در MARL
  • 47. مدل‌سازی روانشناسی عامل حریف
  • 48. یادگیری از خطاهای عامل حریف
  • 49. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در MARL
  • 50. کاربرد MARL در امنیت شبکه‌های کامپیوتری
  • 51. شبیه‌سازی حملات سایبری و دفاع
  • 52. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌ها
  • 53. سیستم‌های تشخیص نفوذ مبتنی بر MARL
  • 54. مدیریت بحران در سناریوهای رقابتی
  • 55. کاربرد MARL در بهینه‌سازی لجستیک
  • 56. مدیریت زنجیره تأمین رقابتی
  • 57. بهینه‌سازی مسیر در حمل و نقل
  • 58. شبیه‌سازی رقابت در بازارهای مالی
  • 59. مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی
  • 60. تکنیک‌های پیش‌بینی رفتار بازار
  • 61. کاربرد MARL در سیستم‌های خودران
  • 62. هماهنگی خودروهای خودران در ترافیک
  • 63. مدیریت تقاطع‌های پیچیده
  • 64. شبیه‌سازی سناریوهای اضطراری
  • 65. ملاحظات اخلاقی در MARL رقابتی
  • 66. تأثیرات احتمالی بر جامعه
  • 67. طراحی سیستم‌های منصفانه و قابل اعتماد
  • 68. آموزش و ارزیابی مدل‌های پیشرفته MARL
  • 69. شبکه‌های عصبی عمیق برای MARL
  • 70. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) در MARL
  • 71. معماری‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 72. استفاده از حافظه بلند مدت (LSTM/GRU)
  • 73. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 74. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 75. مدل‌سازی محیط در MARL
  • 76. برنامه‌ریزی در محیط‌های پویا
  • 77. بهینه‌سازی فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 78. یادگیری از مشاهدات محدود
  • 79. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 81. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-Based RL)
  • 82. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی
  • 83. روش‌های تکراری برای یافتن سیاست بهینه
  • 84. تحلیل پایداری سیاست‌ها
  • 85. نظریه بازی‌ها و MARL
  • 86. کاربرد تئوری بازی‌ها در طراحی پاداش
  • 87. بازی‌های تکراری و تعادل
  • 88. بازی‌های غیرهمکارانه
  • 89. استراتژی‌های ترکیبی در MARL
  • 90. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 91. رویکردهای بیزی در MARL
  • 92. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust RL)
  • 93. طراحی شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه
  • 94. مدل‌سازی فیزیک محیط
  • 95. مدل‌سازی رفتار انسانی
  • 96. تکنیک‌های اعتبارسنجی شبیه‌ساز
  • 97. بهینه‌سازی عملکرد شبیه‌ساز
  • 98. کاربرد MARL در رباتیک
  • 99. هماهنگی ربات‌ها در عملیات گروهی
  • 100. یادگیری وظایف پیچیده توسط ربات‌ها

📚 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.