اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های بازرسی و نگهداری زیر آب

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های بازرسی و نگهداری زیر آب

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف بازرسی و نگهداری زیر آب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. نقش MARL در اتوماسیون بازرسی و نگهداری زیر آب
• 2. تعریف نیازمندی‌ها، محدودیت‌ها و شاخص‌های موفقیت عملیاتی
• 3. معماری ربات‌های زیرآبی AUV، ROV و ترکیبی
• 4. سناریوهای صنعتی بازرسی، تعمیر، نگهداری و نمونه‌برداری
• 5. اثرات محیط زیر آب بر حرکت، حسگر و ارتباط
• 6. مدل‌سازی هیدرودینامیک، جریان و اغتشاشات
• 7. کنترل حرکت، پیشرانش و پایداری ربات‌های شناور
• 8. مدل‌سازی دست‌ربات‌ها و تعامل نیرویی با اجزای زیر آب
• 9. انتخاب و کالیبراسیون حسگرهای سوناری، نوری و اینرسی
• 10. برآورد حالت، موقعیت‌یابی و نقشه‌سازی بدون GPS
• 11. ادغام داده‌های چندحسگری برای ساخت ناظر قابل‌اتکا
• 12. مدل‌سازی تأخیر، نقص و پهنای‌باند محدود ارتباط آکوستیک
• 13. تجزیه مأموریت به زیرمأموریت‌های قابل‌یادگیری
• 14. فرمول‌بندی MDP برای کنترل تک‌عاملی
• 15. فرمول‌بندی POMDP برای مشاهده‌پذیری ناقص زیر آب
• 16. مفاهیم پایه MARL، سیاست، ارزش و همگرایی
• 17. کوپلینگ عوامل، تغییر پویای محیط و غیرایستایی
• 18. الگوهای همکاری، رقابت و همکاری–رقابت
• 19. معماری آموزش متمرکز و اجرای غیرمتمرکز
• 20. سیاست‌های غیرمتمرکز با ناظر یا مقدار مرکزی
• 21. الگوریتم‌های actor–critic چندعامله مانند MADDPG
• 22. بهینه‌سازی سیاست پراکنده مانند MAPPO
• 23. تجزیه تابع ارزش جمعی مانند QMIX
• 24. سیاست‌های احتمالاتی و تصمیم‌گیری در ابهام
• 25. ارتباط یادگرفته و ارتباط مهندسی‌شده میان عوامل
• 26. هماهنگی عوامل هم‌جنس و ناهم‌جنس
• 27. تخصیص دینامیک وظیفه و تقسیم کار گروهی
• 28. برنامه‌ریزی مسیر پوششی برای مناطق بازرسی
• 29. اولویت‌بندی نقاط بازرسی بر اساس ریسک و داده
• 30. تشکیل و حفظ آرایش‌های عملیاتی گروهی
• 31. اجتناب از تعارض، برخورد و اتمام انرژی در ناوهای گروهی
• 32. دستکاری جمعی اشیاء، ابزار و قطعات صنعتی
• 33. کنترل هماهنگ ربات شناور و دست‌ربات برای عملیات صنعتی
• 34. مأموریت‌یابی تطبیقی پس از مشاهده ناهنجاری یا آسیب
• 35. MARL سلسله‌مراتبی برای برنامه‌ریزی و اجرای چندسطحی
• 36. MARL مبتنی بر مدل برای شبیه‌سازی و پیش‌بینی پیامدها
• 37. طراحی فضای حالت، ناظر و محدودیت‌های فیزیکی
• 38. مهندسی reward برای پاداش‌های Sparse و شکل‌دهی‌شده
• 39. طراحی reward چندهدفی برای کیفیت بازرسی، انرژی و ایمنی
• 40. طراحی reward مبتنی بر ریسک و عدم‌قطعیت
• 41. حل مسئله تخصیص اعتبار در تیم‌های چندعامله
• 42. تعادل بین پاداش مشترک، محلی و منفرد عوامل
• 43. آموزش با curriculum learning
• 44. یادگیری از نمایش متخصص برای شروع ایمن مأموریت
• 45. انتقال یادگیری و Domain Randomization برای شرایط گوناگون
• 46. روش‌های داده‌کارآمد و یادگیری تقویتی آفلاین چندعامله
• 47. شبیه‌سازی فیزیکی حرکت و تعامل ربات‌های زیرآبی
• 48. ساخت دوقلوهای دیجیتال سناریوهای واقعی بازرسی و نگهداری
• 49. پل زدن شکاف simulation-to-real
• 50. شناسایی سیستم و به‌روزرسانی مدل‌های دینامیکی در میدان
• 51. یادگیری تقویتی محدود به ایمنی با روش‌های Lagrangian
• 52. محافظ‌های ایمنی Runtime برای توقف یا اصلاح فرمان
• 53. تصمیم‌گیری مقاوم در برابر جریان شدید و خطای حسگر
• 54. تشخیص خطا، بازیابی و بازنویسی برنامه در نبود عامل
• 55. مدیریت ارتباطات نامطمئن و اجرای پیوسته در حالت جزیره‌ای
• 56. ادغام نظارت انسانی، از راه دور و انتقال اختیار
• 57. استقرار edge computing، محدودیت انرژی و محاسبات لحظه‌ای
• 58. طراحی آزمایش‌های کنترل، متغیرها و سناریوهای Baseline
• 59. معیارهای ارزیابی ایمنی، موفقیت، بهینه‌بودن و مقیاس‌پذیری
• 60. تحلیل خطا، تکرارپذیری، ثبت آزمایش و پایش مدل
• 61. طراحی سامانه یکپارچه برای بازرسی خودکار ساختارهای زیر آب
• 62. طراحی سامانه یکپارچه برای نگهداری و تعمیرات همکاری‌محور
• 63. برنامه‌ریزی و هماهنگی چندمأموریتی ناوهای زیرآبی
• 64. ارزیابی صلابت، مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان در مقیاس بزرگ
• 65. طراحی نهایی معماری MARL مطابق الزامات یک مأموریت واقعی
• 66. پیاده‌سازی و آزمایش یک پروتوتایپ چندراتابه‌ای
• 67. تحلیل هزینه، ریسک و راهبرد استقرار عملیاتی
• 68. مستندسازی، نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های MARL