دوره تمرین عملی ناظر مرکزی عامل مستقل در محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تمرین عملی ناظر مرکزی عامل مستقل در محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر ناظر مرکزی/عامل مستقل (Centralized Critic/Independent Actor)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. چالش‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله
• 3. معماری ناظر مرکزی عامل مستقل (CMA)
• 4. مبانی نظریه بازی و ارتباط آن با MARL
• 5. مفهوم تابع بازگشت (Return) در محیط‌های چندعامله
• 6. ارزیابی سیاست‌ها در MARL
• 7. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی چندعامله (Multi-Agent Environments)
• 8. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های مورد نیاز (TensorFlow, PyTorch, Gym)
• 9. پیاده‌سازی یک محیط چندعامله ساده با Gym
• 10. مفهوم سیاست (Policy) در MARL
• 11. معماری شبکه عصبی برای عامل‌های مستقل
• 12. معماری شبکه عصبی برای ناظر مرکزی
• 13. توابع زیان (Loss Functions) در MARL
• 14. الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms) در MARL
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم Independent Q-Learning (IQL)
• 16. پیاده‌سازی الگوریتم Value Decomposition Networks (VDN)
• 17. پیاده‌سازی الگوریتم QMIX
• 18. مقایسه IQL، VDN و QMIX
• 19. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay) در MARL
• 20. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
• 21. تأثیر پارامترهای یادگیری بر عملکرد CMA
• 22. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 23. مفهوم Credit Assignment در MARL
• 24. روش‌های حل مسئله Credit Assignment
• 25. پیاده‌سازی الگوریتم COMA
• 26. استفاده از Attention Mechanism در CMA
• 27. مفهوم Communication در MARL
• 28. طراحی پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
• 29. پیاده‌سازی یک محیط چندعامله با ارتباط صریح
• 30. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL) در MARL
• 31. پیاده‌سازی یک الگوریتم Model-Based MARL
• 32. مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
• 33. استفاده از انتقال یادگیری برای تسریع آموزش
• 34. چالش‌های پایداری (Stability) در MARL
• 35. روش‌های بهبود پایداری آموزش
• 36. ارزیابی و مقایسه عملکرد الگوریتم‌های MARL
• 37. تحلیل نتایج و شناسایی نقاط ضعف
• 38. پیاده‌سازی یک پروژه MARL کامل (مثلاً بازی StarCraft II)
• 39. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و دیباگینگ
• 40. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت آموزش
• 41. مقدمه‌ای بر روش‌های پیشرفته‌تر MARL (مانند MADDPG)
• 42. بررسی مقالات جدید در حوزه MARL