دوره بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در محیط‌های رقابتی با MARL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در محیط‌های رقابتی با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت استراتژیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 3. مبانی نظریه بازی‌ها
• 4. محیط‌های رقابتی و چالش‌های MARL
• 5. معرفی الگوریتم‌های پایه MARL
• 6. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Learning)
• 7. یادگیری متمرکز (Centralized Learning)
• 8. یادگیری متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Decentralized)
• 9. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
• 10. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
• 11. الگوریتم QMIX
• 12. الگوریتم VDN
• 13. الگوریتم COMA
• 14. الگوریتم MADDPG
• 15. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
• 16. هماهنگی عاملی در MARL
• 17. ارتباط و همکاری بین عامل‌ها
• 18. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در MARL
• 19. کاربرد MARL در مدیریت زنجیره تامین
• 20. MARL در بازارهای مالی
• 21. MARL در مدیریت منابع
• 22. MARL در بازی‌های استراتژیک
• 23. MARL در رباتیک چندعامله
• 24. طراحی پاداش در MARL
• 25. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
• 26. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
• 27. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL
• 28. پیاده‌سازی MARL با استفاده از TensorFlow
• 29. پیاده‌سازی MARL با استفاده از PyTorch
• 30. ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL
• 31. محیط‌های شبیه‌سازی MARL (OpenAI Gym, PettingZoo)
• 32. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
• 33. یادگیری انتقالی در MARL
• 34. مقاومت در برابر حملات در MARL
• 35. امنیت و حریم خصوصی در MARL
• 36. مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی
• 37. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL)
• 38. یادگیری تقویتی با حافظه (Memory-Augmented RL)
• 39. یادگیری تقویتی فرا-انسان (Superhuman RL)
• 40. آینده MARL و کاربردهای نوظهور