اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله در مواجهه با چالش‌های داده‌های زیست‌محیطی پویا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در مواجهه با چالش‌های داده‌های زیست‌محیطی پویا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مرور مفاهیم پایه یادگیری تقویتی تک‌عامله
• 2. هدف، سیاست، تابع ارزش و بازخورد در سیستم‌های داده‌محور
• 3. تعریف عامل، مشاهده، اقدام، محیط و قرارداد تصمیم‌گیری
• 4. مدل‌سازی مسئله توزیع داده به‌صورت MDP و POMDP
• 5. گسترش مدل‌های تک‌عامله به Dec-POMDP
• 6. چرایی استفاده از MARL در سیستم‌های توزیع داده زیست‌محیطی
• 7. نقش عامل‌های حسگر، لبه، انباشتگر و تصمیم‌گیر
• 8. تعامل داده، شبکه و تصمیم در یک چارچوب چندعامله
• 9. پویایی فضایی–زمانی داده‌های زیست‌محیطی
• 10. ناایستایی محیط و تغییر توزیع داده‌ها
• 11. نوع‌بندی داده‌های زیست‌محیطی: حسگرها، تصاویر و سامانه‌های میدانی
• 12. کیفیت داده، داده‌های گمشده، نویز و تأخیر
• 13. عدم قطعیت اندازه‌گیری و عدم قطعیت مدل
• 14. همگرایی و هم‌افزایی در داده‌های چندمنبعی
• 15. تعریف هدف‌های سیستم: دقت، تازگی، پایداری و هزینه
• 16. طراحی پاداش مشترک و پاداش‌های متفاوت میان عامل‌ها
• 17. مسئله تخصیص اعتبار در تصمیم‌های جمعی
• 18. طراحی پاداش چندمعیاره و راه‌حل‌های پارِتو
• 19. قیدهای ایمنی، ظرفیت و مصرف انرژی
• 20. عدالت در دسترسی، تخصیص منابع و پوشش داده
• 21. حریم خصوصی و کنترل دسترسی در داده‌های زیست‌محیطی
• 22. تعاملات رقابتی و همکاری در شبکه‌های داده
• 23. نظریه بازی‌ها و تعادل در تصمیم‌گیری چندعامله
• 24. انتقال آموزش مرکزی به اجرای غیرمتمرکز
• 25. روش‌های مقادیری در MARL: Q-learning و توابع Q عامل‌محور
• 26. روش‌های QMIX، VDN و ترکیب تصمیم‌های عامل‌ها
• 27. Actor-Critic چندعامله و سیاست‌های گرادیانی
• 28. MADDPG، COMA و الگوریتم‌های سیاست‌گرادیانی غیرمتمرکز
• 29. مدیریت تخصیص اعتبار در همکاری‌گرها و رقابت‌گرها
• 30. یادگیری ارتباطات کم‌هزینه میان عامل‌ها
• 31. ارتباطات هم‌زمان، انتخاب پیام و کاهش ترافیک شبکه
• 32. MARL مبتنی بر گراف برای ساختارهای فضایی و شبکه‌ای
• 33. Graph Neural Networks در مدل‌سازی وابستگی میان حسگرها
• 34. MARL سلسله‌مراتبی برای تصمیم‌های کوتاه‌مدت و بلندمدت
• 35. MARL چندمقیاس برای داده‌های محلی، منطقه‌ای و جهانی
• 36. انتقال یادگیری، یادگیری-meta و تطبیق پیوسته
• 37. یادگیری از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های Offline MARL
• 38. یادگیری تقلیمی از تصمیم‌های عملیاتی و کارشناسی
• 39. کاهش هزینه نمونه‌گیری با شبیه‌سازی و Curriculum Learning
• 40. ساخت شبیه‌ساز و دیجیتال‌توین سیستم توزیع داده
• 41. تولید سناریوهای پدیده‌های زیست‌محیطی نادر و شدید
• 42. مدل‌سازی شبکه حسگر، مسیر داده و منابع محاسباتی
• 43. معماری لبه–ابر و جایگاه تصمیم‌گیری عامل‌ها
• 44. تخصیص وظایف به حسگرها، گره‌های لبه و مراکز پردازش
• 45. مسیریابی داده، زمان‌بندی ارسال و کاهش دوباره‌کاری
• 46. تخصیص پهنای باند، حافظه، انرژی و توان پردازشی
• 47. تعادل بار، قفل‌شدگی و مدیریت شلوغی در شبکه
• 48. Age of Information، تازگی داده و هزینه تصمیم‌های تأخیری
• 49. ارتباطات رویدادمحور و ارسال داده‌های انتخابی
• 50. سازگاری با topologyهای متغیر و حرکت عامل‌ها
• 51. همگرایی داده و اجماع میان مشاهده‌های پراکنده
• 52. ادغام داده‌های ناهمگن و تولید نمای جهانی
• 53. اثبات تبار داده، اصالت و ردیابی تصمیم‌ها
• 54. تشخیص ناهنجاری، بازیابی داده و اصلاح خطاهای حسگر
• 55. MARL مقاوم در برابر جابه‌جایی توزیع و خطای اندازه‌گیری
• 56. استدلال علی برای اثرگذاری سیاست‌های توزیع
• 57. MARL آگاه از عدم قطعیت و تصمیم‌گیری محتاطانه
• 58. امنیت، حملات adversarial و مقاومت شبکه‌های حسگر
• 59. یادگیری فدرال و حریم خصوصی در آموزش چندعامله
• 60. تفسیرپذیری، حسابرسی و مستندسازی تصمیم‌های MARL
• 61. طراحی معیارهای ارزیابی: دقت، latency، throughput، completeness و energy
• 62. ارزیابی scalability، robustness، fairness و stability
• 63. انتخاب baselineهای تک‌عامله، مرکزی و غیرمتمرکز
• 64. طراحی آزمایش، داده‌گذاری و تحلیل حساسیت
• 65. مجموعه‌داده‌ها و benchmarkهای داده‌های زیست‌محیطی
• 66. مطالعه موردی: پایش کیفیت هوا و توزیع هشدارهای منطقه‌ای
• 67. مطالعه موردی: مدیریت داده‌های رودخانه، آب و سیلاب
• 68. مطالعه موردی: پایش آتش‌سوزی، خشکی و پوشش گیاهی
• 69. مطالعه موردی: کشاورزی دقیق و توزیع داده‌های خاک و آب
• 70. مطالعه موردی: پایش اقیانوس، دریاچه و تنوع زیستی
• 71. طراحی یک چارچوب MARL از تعریف مسئله تا استقرار
• 72. راه‌اندازی، نظارت و به‌روزرسانی سیستم در محیط واقعی
• 73. مدیریت شکست، drift، داده گمشده و تغییر شرایط عملیاتی
• 74. حکمرانی داده، استانداردها و مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های زیست‌محیطی
• 75. آینده‌پژوهی: MARL پایدار، قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر