اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی پارامترهای طراحی مهندسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی پارامترهای طراحی مهندسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مسئله بهینه‌سازی پارامترهای طراحی مهندسی
• 2. تعریف متغیرهای تصمیم، محدودیت‌ها و اهداف مهندسی
• 3. مدل‌سازی فرآیندهای جفت‌شده و وابسته به زمان
• 4. طراحی فضای حالت، عمل و رابط شبیه‌سازی
• 5. مهندسی پاداش، معیارهای عملکرد و مقیاس‌گذاری
• 6. بهینه‌سازی چندهدفه و جبهه پارتو
• 7. مدل‌سازی عدم‌قطعیت، خطاهای اندازه‌گیری و تغییرپذیری
• 8. شبیه‌سازی با سطوح Fidelidade متفاوت
• 9. اعتبارسنجی و کالیبراسیون مدل شبیه‌سازی
• 10. محدودیت‌های محاسباتی و نمونه‌ای در بهینه‌سازی مهندسی
• 11. فرمول‌بندی MDP و POMDP در مسئله‌های MARL
• 12. معادلات بلمن، ارزش حالت و ارزش عمل
• 13. الگوریتم‌های Q-learning و SARSA
• 14. الگوریتم‌های گرادیان سیاست و Actor-Critic
• 15. اکسپلوریشن و تعادل بهره‌برداری و کاوش
• 16. تقریب‌دهی تابع ارزش و خطای تعمیم
• 17. یادگیری انتقالی و تعمیم در مسئله‌های مهندسی
• 18. نقش‌ها، اختیار و مسئولیت عامل‌ها
• 19. ساختارهای بازی، همکاری، رقابت و منافع مختلط
• 20. مشاهده‌پذیری جزئی و تصمیم‌گیری غیرمتمرکز
• 21. آموزش مرکزی و اجرای غیرمتمرکز
• 22. تفویض اعتبار و تحلیل سهم عامل‌ها
• 23. غیرایستایی محیط و اثر یادگیری هم‌زمان عامل‌ها
• 24. مقیاس‌پذیری، همگرایی و پایداری MARL
• 25. اشتراک‌گذاری پارامترها و یادگیری نمایندگی‌های مشترک
• 26. ارتباط، هماهنگی و یادگیری پروتکل‌های ارتباطی
• 27. سلسله‌مراتب، کارگذاری وظایف و MARL چندسطحی
• 28. نمایندگان گرافی برای مدل‌سازی شبکه‌های مهندسی
• 29. مدل‌سازی حریف و پاسخ‌گویی به استراتژی‌های رقیب
• 30. MARL مبتنی بر مدل برای پیش‌بینی و برنامه‌ریزی
• 31. یادگیری تقویتی مستقل و محدودیت‌های آن در سیستم‌های چندعامله
• 32. روش‌های تجزیه ارزش مانند VDN و QMIX
• 33. روش‌های Actor-Critic مرکزی مانند MADDPG
• 34. MARL مبتنی بر PPO مانند MAPPO
• 35. تخمین اعتبار کنترفاکتوال مانند COMA
• 36. MARL با فضای عمل گسسته و پیوسته
• 37. MARL نمونه‌کارآمد برای کاهش هزینه شبیه‌سازی
• 38. MARL مقاوم در برابر اختلال، نویز و تغییر پارامترها
• 39. بهینه‌سازی MARL با قیود ایمنی و عملکرد
• 40. ترکیب MARL با الگوریتم‌های بهینه‌سازی کلاسیک
• 41. یادگیری تقویتی کمکی با مدل‌های جایگزین
• 42. بهینه‌سازی چندسطحی با داده‌های با Fidelidade متفاوت
• 43. ادغام داده‌های شبیه‌سازی، آزمایش و حسگرها
• 44. آموزش توزیع‌شده و بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 45. تنظیم هیپرپارامترها و جست‌وجوی خودکار معماری
• 46. یادگیری تقویتی منفی‌محور و استفاده از داده‌های تاریخی مهندسی
• 47. یادگیری فعال و انتخاب هوشمند آزمایش‌های مهندسی
• 48. تخمین عدم‌قطعیت و تصمیم‌گیری اطمینان‌محور
• 49. تفسیر‌پذیری سیاست‌ها و ردیابی اثر پارامترهای طراحی
• 50. طراحی آزمایش، معیارهای سنجش و گروه‌های کنترل
• 51. مقایسه با بهینه‌سازی کلاسیک، تک‌عامله و روش‌های بدون آموزش
• 52. آزمایش‌های Ablation و تحلیل حساسیت
• 53. بازتولیدپذیری، ثبت آزمایش و گزارش نتایج
• 54. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پارامترهای سازه و طراحی مکانیکال
• 55. مطالعه موردی: بهینه‌سازی جریان، گرما و فرآیندهای سیالاتی
• 56. مطالعه موردی: بهینه‌سازی خطوط تولید و فرآیندهای ساخت
• 57. استقرار در Twin دیجیتال و بازخورد از عملیات واقعی
• 58. اعتبارسنجی ایمنی، محدودسازی عمل و مانع‌های مجاز
• 59. طراحی چارچوب کامل MARL از تعریف مسئله تا استقرار