دوره تحلیل نظری پیچیدگی یادگیری در سیستم‌های عامل‌های با اهداف موازی انطباقی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل نظری پیچیدگی یادگیری در سیستم‌های عامل‌های با اهداف موازی انطباقی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و چالش‌های آن
• 2. اهداف موازی در MARL: تعریف و انواع
• 3. سیستم‌های عاملی انطباقی: مفاهیم کلیدی
• 4. پیچیدگی محاسباتی در MARL: مروری کلی
• 5. بازی‌های جمع‌بندی‌شده و مفاهیم تعادلی
• 6. بازی‌های غیر جمع‌بندی‌شده و چالش‌های یادگیری
• 7. مفهوم Nash Equilibrium در MARL
• 8. یافتن Nash Equilibrium در سیستم‌های پیچیده
• 9. الگوریتم‌های مبتنی بر بهترین پاسخ (Best Response)
• 10. همگرایی الگوریتم‌های مبتنی بر بهترین پاسخ
• 11. تحلیل پایداری Nash Equilibrium
• 12. مفهوم کورنبرگ (Corness) و ارتباط آن با پیچیدگی یادگیری
• 13. پیچیدگی قیمت (Price of Anarchy) در MARL
• 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان در MARL
• 15. تکنیک‌های تخمین گرادیان در محیط‌های چندعامله
• 16. چالش‌های گرادیان‌های ناهموار (Non-Convex Gradients)
• 17. استراتژی‌های کاهش واریانس گرادیان
• 18. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
• 19. شبکه‌های عصبی در MARL: معماری‌ها و کاربردها
• 20. استفاده از سیاست‌های متمرکز و غیرمتمرکز
• 21. یادگیری تقویتی با حافظه (Recurrent MARL)
• 22. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
• 23. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
• 24. چالش‌های اکتشاف هماهنگ در محیط‌های چندعامله
• 25. یادگیری با انتقال (Transfer Learning) در MARL
• 26. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
• 27. تطبیق با تغییرات محیطی در MARL
• 28. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical RL) در MARL
• 29. استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL) در MARL
• 30. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) در MARL
• 31. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
• 32. متریک‌های ارزیابی در MARL: پایداری، همگرایی، کارایی
• 33. تحلیل نظری الگوریتم‌های MARL: محدودیت‌ها و تضمین‌ها
• 34. تقویت یادگیری با استفاده از نظریه بازی
• 35. مفاهیم اطلاعات ناقص و استراتژی‌های بیزی
• 36. یادگیری تقویتی در محیط‌های رقابتی
• 37. یادگیری تقویتی در محیط‌های مشارکتی
• 38. یادگیری تقویتی در محیط‌های ترکیبی (رقابتی-مشارکتی)
• 39. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
• 40. استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در MARL
• 41. استفاده از Autoencoders در MARL
• 42. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
• 43. روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search، Random Search)
• 44. الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 45. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
• 46. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
• 47. یادگیری تقویتی با استفاده از Curriculum Learning
• 48. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های MARL به پارامترهای محیطی
• 49. یادگیری تقویتی با استفاده از Imitation Learning
• 50. مدل‌سازی تعاملات بین عوامل
• 51. استفاده از گراف‌ها برای نمایش روابط بین عوامل
• 52. تحلیل پیچیدگی ارتباطات بین عوامل
• 53. بهینه‌سازی پروتکل‌های ارتباطی در MARL
• 54. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری مبتنی بر نمونه (Sample-Based Learning)
• 55. تقویت یادگیری با استفاده از یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based Learning)
• 56. پیچیدگی نظری مدل‌سازی محیط در MARL
• 57. تکنیک‌های تقریب‌سازی توابع در MARL
• 58. استفاده از توابع پایه شعاعی (RBF)
• 59. استفاده از چندجمله‌ای‌ها (Polynomials)
• 60. یادگیری تقویتی با استفاده از نظریه کنترل
• 61. تحلیل پایداری سیستم‌های چندعامله
• 62. طراحی کنترل‌کننده‌های توزیع‌شده
• 63. یادگیری تقویتی با استفاده از نظریه صف (Queueing Theory)
• 64. مدل‌سازی ترافیک اطلاعات در MARL
• 65. بهینه‌سازی تخصیص منابع در MARL