اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی PyMARL: چارچوبی انعطاف‌پذیر برای حل طیف وسیعی از مسائل MARL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PyMARL: چارچوبی انعطاف‌پذیر برای حل طیف وسیعی از مسائل MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. چالش‌های کلیدی در MARL
• 3. مروری بر چارچوب PyMARL
• 4. نصب و راه‌اندازی PyMARL
• 5. آشنایی با ساختار کد PyMARL
• 6. مفاهیم پایه در PyMARL: محیط‌ها و عامل‌ها
• 7. پیاده‌سازی محیط‌های MARL سفارشی در PyMARL
• 8. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL در PyMARL
• 9. QMIX: الگوریتم Q-function مرکزی
• 10. VMIX: الگوریتم Value-function مرکزی
• 11. COMA: الگوریتم Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
• 12. MADDPG: الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient
• 13. MAAC: Multi-Agent Actor-Critic
• 14. نحوه انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله MARL
• 15. تنظیم ابرپارامترها در PyMARL
• 16. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL در PyMARL
• 17. استفاده از محیط‌های استاندارد MARL (StarCraft II, MPE)
• 18. پیاده‌سازی یک عامل سفارشی در PyMARL
• 19. استفاده از شبکه‌های عصبی مختلف در PyMARL
• 20. مفاهیم پیشرفته: ارتباط و همکاری بین عامل‌ها
• 21. استفاده از حافظه در MARL با PyMARL
• 22. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز در PyMARL
• 23. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته MARL
• 24. استفاده از PyMARL برای مسائل ورزشی (مسابقات ورزشی چندعامله)
• 25. استفاده از PyMARL برای رباتیک چندعامله
• 26. استفاده از PyMARL برای مدیریت منابع
• 27. استفاده از PyMARL در بازی‌های استراتژیک
• 28. بهینه‌سازی عملکرد PyMARL با استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
• 29. اشکال‌زدایی و رفع خطاهای رایج در PyMARL
• 30. مفاهیم تئوری پشت الگوریتم‌های MARL
• 31. کاربرد PyMARL در مسائل واقعی
• 32. آینده PyMARL و تحقیقات در حال انجام