سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف ربات‌ها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف ربات‌ها

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 بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف ربات‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول اولیه یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 5. یادگیری تقویتی با مدل
  • 6. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 8. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 16. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. محیط‌های چندعامله
  • 18. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها
  • 19. انواع محیط‌های چندعامله
  • 20. محیط‌های با مجموع صفر (Zero-Sum)
  • 21. محیط‌های با مجموع غیرصفر (Non-Zero-Sum)
  • 22. محیط‌های مشارکتی (Cooperative)
  • 23. محیط‌های رقابتی (Competitive)
  • 24. محیط‌های مختلط (Mixed)
  • 25. رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. یادگیری متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 27. یادگیری مستقل عامل‌ها (Independent Learners)
  • 28. یادگیری با میانجی‌گری (Mediated Learning)
  • 29. یادگیری تیمی (Team Learning)
  • 30. الگوریتم‌های MARL برای محیط‌های مشارکتی
  • 31. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 32. QMIX
  • 33. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 34. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 35. الگوریتم‌های MARL برای محیط‌های رقابتی
  • 36. Self-Play
  • 37. AlphaStar (مباحث مرتبط با رویکرد)
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله در زمان‌بندی وظایف
  • 39. زمان‌بندی وظایف ربات‌ها: مقدمه
  • 40. مدل‌سازی مسئله زمان‌بندی وظایف ربات‌ها
  • 41. تعریف عامل‌ها در مسئله زمان‌بندی
  • 42. تعریف وظایف و ویژگی‌های آن‌ها
  • 43. تعریف محیط و دینامیک آن
  • 44. تعریف تابع پاداش برای زمان‌بندی وظایف
  • 45. پاداش‌های مثبت برای تکمیل وظایف
  • 46. جریمه‌ها برای تاخیر در وظایف
  • 47. پاداش برای کارایی منابع
  • 48. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زمان‌بندی ربات‌ها
  • 49. بهینه‌سازی تخصیص وظایف به ربات‌ها
  • 50. مدیریت منابع ربات‌ها (باتری، توان پردازشی)
  • 51. کاهش زمان تکمیل کل وظایف
  • 52. کاهش بیکاری ربات‌ها
  • 53. تطبیق‌پذیری زمان‌بندی با تغییرات محیطی
  • 54. طراحی توابع پاداش سازگار با اهداف
  • 55. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای زمان‌بندی
  • 56. انتخاب معماری شبکه عصبی مناسب
  • 57. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 58. شبیه‌سازی محیط زمان‌بندی
  • 59. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 60. معیارهای ارزیابی در زمان‌بندی وظایف
  • 61. مقایسه با روش‌های سنتی زمان‌بندی
  • 62. زمان‌بندی مبتنی بر صف (Queue-based Scheduling)
  • 63. زمان‌بندی مبتنی بر اولویت (Priority-based Scheduling)
  • 64. زمان‌بندی مبتنی بر بهینه‌سازی مستقیم (Direct Optimization)
  • 65. چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی MARL
  • 66. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای تعداد زیاد ربات/وظیفه
  • 67. پایداری یادگیری در محیط‌های پویا
  • 68. قابلیت تفسیرپذیری تصمیمات عامل‌ها
  • 69. امنیت و اطمینان‌پذیری سیستم‌های زمان‌بندی
  • 70. ملاحظات مربوط به منابع محاسباتی
  • 71. مباحث پیشرفته در MARL برای زمان‌بندی
  • 72. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌ساز (Simulator-based RL)
  • 73. یادگیری تقویتی با انتقال (Transfer Learning) در زمان‌بندی
  • 74. یادگیری تقویتی فدرال (Federated RL) برای زمان‌بندی توزیع‌شده
  • 75. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات (Communication in MARL)
  • 76. زمان‌بندی وظایف در ربات‌های متحرک
  • 77. زمان‌بندی وظایف در ربات‌های صنعتی
  • 78. زمان‌بندی وظایف در ربات‌های خدماتی
  • 79. کاربرد MARL در سیستم‌های لجستیک هوشمند
  • 80. بهینه‌سازی جریان وظایف در انبارها
  • 81. زمان‌بندی تحویل با ربات‌های پرنده (در چارچوب مقررات)
  • 82. مطالعات موردی (Case Studies) در صنعت
  • 83. چالش‌های آینده در یادگیری تقویتی چندعامله برای زمان‌بندی
  • 84. پژوهش‌های آتی و مسیرهای تحقیقاتی
  • 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.