اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پردازش موازی و یادگیری تقویتی چندعامله در مقیاس‌پذیری سیستم‌های حمل و نقل خودران

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش موازی و یادگیری تقویتی چندعامله در مقیاس‌پذیری سیستم‌های حمل و نقل خودران

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل درون شهری با استفاده از وسایل نقلیه خودران

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و کاربردهای آن در حمل و نقل
• 2. مروری بر سیستم‌های حمل و نقل هوشمند و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 3. مبانی یادگیری تقویتی: مفاهیم کلیدی و الگوریتم‌ها
• 4. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی چندعامله
• 5. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی برای سیستم‌های حمل و نقل خودران
• 6. معماری‌های ارتباطی بین عامل‌ها در MARL
• 7. الگوریتم‌های مستقل یادگیری تقویتی چندعامله (Independent Learners)
• 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Learning)
• 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی غیرمتمرکز با آموزش متمرکز (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE)
• 10. ارتباط بین اکتشاف و بهره‌برداری در MARL
• 11. تکنیک‌های هماهنگ‌سازی سیاست‌ها در MARL
• 12. مفهوم پایداری در یادگیری تقویتی چندعامله
• 13. چالش‌های یادگیری در محیط‌های پویا و غیرایستا
• 14. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و محاسبات توزیع‌شده
• 15. انواع معماری‌های پردازش موازی
• 16. پردازش موازی داده در یادگیری تقویتی
• 17. پردازش موازی مدل در یادگیری تقویتی
• 18. استفاده از GPU و TPU در آموزش مدل‌های MARL
• 19. پیاده‌سازی MARL با استفاده از فریم‌ورک‌های TensorFlow و PyTorch
• 20. بهینه‌سازی Hyperparameter در MARL با استفاده از روش‌های موازی
• 21. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی توزیع‌شده (Distributed Optimization)
• 22. معرفی Ray و RLlib برای MARL
• 23. مقیاس‌پذیری MARL با استفاده از Kubernetes
• 24. مدیریت منابع در محیط‌های MARL توزیع‌شده
• 25. ارزیابی و تحلیل عملکرد الگوریتم‌های MARL در مقیاس بزرگ
• 26. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
• 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در MARL
• 28. یادگیری تقویتی چندعامله و مسائل ترافیکی: مدل‌سازی و شبیه‌سازی
• 29. بهینه‌سازی جریان ترافیک با استفاده از MARL
• 30. کنترل چراغ‌های راهنمایی با استفاده از MARL
• 31. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران با استفاده از MARL
• 32. تخصیص مسیر به وسایل نقلیه خودران با استفاده از MARL
• 33. پیش‌بینی تقاضای سفر و برنامه‌ریزی حمل و نقل با استفاده از MARL
• 34. سناریوهای پیچیده ترافیکی و چالش‌های MARL
• 35. یادگیری تقویتی چندعامله و ایمنی وسایل نقلیه خودران
• 36. یادگیری تقویتی چندعامله و کاهش مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل
• 37. یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی تجربه مسافر
• 38. استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل عمومی
• 39. تحلیل و مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف برای کاربردهای حمل و نقل
• 40. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل و نقل خودران
• 41. مباحث پیشرفته در MARL: یادگیری سلسله مراتبی و یادگیری مبتنی بر مدل
• 42. یادگیری تقویتی چندعامله و مسائل اخلاقی در سیستم‌های خودران