سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای شبیه‌سازی و مدیریت عملیات

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای شبیه‌سازی و مدیریت عملیات

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای شبیه‌سازی و مدیریت عملیات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت عملیات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در محیط‌های چندعامله
  • 4. مدل‌های فضای حالت و عمل
  • 5. تابع پاداش و شناسایی آن
  • 6. یادگیری با تفاوت‌های زمانی
  • 7. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های SARSA
  • 9. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در RL
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 13. تکامل معماری‌های DQN
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 15. الگوریتم‌های A2C و A3C
  • 16. الگوریتم‌های PPO
  • 17. الگوریتم‌های DDPG
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 20. چالش‌های رقابت در MARL
  • 21. انواع محیط‌های چندعامله
  • 22. محیط‌های مختصات مشترک
  • 23. محیط‌های مختصات جداگانه
  • 24. محیط‌های مختلط
  • 25. مدل‌های عامل متمرکز
  • 26. مدل‌های عامل غیرمتمرکز
  • 27. مدل‌های عامل ترکیبی
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری هماهنگ
  • 29. یادگیری مبتنی بر عامل مشترک
  • 30. یادگیری مبتنی بر عامل مجزا
  • 31. اهمیت همکاری در MARL
  • 32. استراتژی‌های همکاری
  • 33. اهمیت رقابت در MARL
  • 34. استراتژی‌های رقابت
  • 35. مدل‌های بازی‌های تکراری
  • 36. بازی‌های مجموع صفر
  • 37. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 38. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 39. مفاهیم پیشرفته تعادل نش
  • 40. کاربرد MARL در شبیه‌سازی عملیات
  • 41. شبیه‌سازی ترافیک شهری
  • 42. شبیه‌سازی زنجیره تأمین
  • 43. شبیه‌سازی مدیریت منابع
  • 44. شبیه‌سازی کنترل ربات‌ها
  • 45. شبیه‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 46. شبیه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 47. کاربرد MARL در مدیریت عملیات
  • 48. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 49. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف
  • 50. بهینه‌سازی مسیریابی
  • 51. بهینه‌سازی کنترل سیستم‌های صنعتی
  • 52. بهینه‌سازی مدیریت انرژی
  • 53. بهینه‌سازی تخصیص پهنای باند
  • 54. معماری‌های شبکه برای MARL
  • 55. شبکه‌های عصبی گراف
  • 56. شبکه‌های توجه
  • 57. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت
  • 58. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 59. تقلیل ابعاد فضای حالت
  • 60. تقلیل ابعاد فضای عمل
  • 61. فشرده‌سازی مدل‌های عامل
  • 62. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 63. تکنیک‌های اکتشاف پیشرفته
  • 64. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 65. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده
  • 66. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 67. انتقال دانش بین وظایف
  • 68. انتقال دانش بین محیط‌ها
  • 69. انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 70. یادگیری تقویتی عمیق برای محیط‌های پیچیده
  • 71. مدل‌سازی محیط‌های پویا
  • 72. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط
  • 73. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های عملیاتی
  • 74. محدودیت‌های زمانی
  • 75. محدودیت‌های انرژی
  • 76. محدودیت‌های ارتباطی
  • 77. یادگیری تقویتی قابل تفسیر (XRL)
  • 78. تکنیک‌های تفسیرپذیری
  • 79. کاربرد XRL در شبیه‌سازی و مدیریت
  • 80. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 81. معیارهای ارزیابی
  • 82. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 83. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها
  • 84. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL
  • 85. چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL
  • 86. کتابخانه‌های مفید
  • 87. نکات عملی برای پیاده‌سازی
  • 88. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 89. راهکارهای مقیاس‌پذیری
  • 90. نکات مربوط به آموزش مدل‌های بزرگ
  • 91. مسائل اخلاقی در MARL
  • 92. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 93. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 94. آینده پژوهش در MARL
  • 95. گرایش‌های نوظهور
  • 96. فرصت‌های تحقیقاتی آینده
  • 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 98. کاربرد در صنایع پیشرفته
  • 99. بهینه‌سازی در سیستم‌های رباتیک پیشرفته
  • 100. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران

📚 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.