دوره نظریه تصمیم‌گیری در سیستم‌های عامل‌های با تابع پاداش چندگانه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نظریه تصمیم‌گیری در سیستم‌های عامل‌های با تابع پاداش چندگانه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر نظریه تصمیم‌گیری در سیستم‌های عامل چندعامله
• 2. فریمورک مارکوف و تعمیم آن به محیط‌های چندعامله
• 3. تابع پاداش تک‌هدفه در یادگیری تقویتی
• 4. تعریف تابع پاداش چندگانه و ویژگی‌های آن
• 5. تعارض اهداف در سیستم‌های چندعامله
• 6. بهینه‌سازی پارتو در محیط‌های چندعامله
• 7. تقریب‌های اسکالاریزاسیون برای چند هدف
• 8. مارکوفیت چندهدفه (Multi-Objective MDP)
• 9. تعادل نسخه‌ناش از بازی‌های چندهدفه
• 10. توافق‌های بلوکه و تعادل ناش در پاداش‌های چندگانه
• 11. بازی‌های تکرارشونده با پاداش چندگانه
• 12. همکاری و رقابت در حضور اهداف متضاد
• 13. توافق خودکار و مکانیسم طراحی چندعامله
• 14. ارزیابی سیاست در فضای پاداش‌های چندگانه
• 15. تحلیل حساسیت به وزن‌های پاداش
• 16. یادگیری سیاست چندهدفه با Q-تعمیم‌یافته
• 17. الگوریتم‌های مبتنی بر عامل‌گری وزنی
• 18. روش‌های بدون مدل برای تصمیم‌گیری چندهدفه
• 19. یادگیری بازنمایی مشترک در پاداش‌های چندگانه
• 20. ارتباط بین عامل‌ها و اطلاعات پاداش
• 21. اطلاعات ناقص و پاداش چندگانه
• 22. طراحی پاداش با قیدهای امنیتی
• 23. تعادل ساب‌گیم در سیستم‌های چندعامله چندهدفه
• 24. بازی‌های همزمان و ترتیبی با پاداش‌های چندگانه
• 25. همگرایی الگوریتم‌های MARL چندهدفه
• 26. تحلیل پایداری سیاست‌های چندهدفه
• 27. کاربرد مارکوف در سیستم‌های با پاداش تغییریاب
• 28. تغییرپذیری هدف و تطبیق سیاست
• 29. برنامه‌ریزی مسیر چندهدفه در محیط‌های مشترک
• 30. تخصیص منابع چندعامله با اهداف متعدد
• 31. کنترل بهینه در شبکه‌های عامل‌های چندهدفه
• 32. الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی پاداش چندگانه
• 33. یادگیری تقویتی عمیق چندهدفه در MARL
• 34. آرشیتکتورهای شبکه عصبی برای پاداش چندگانه
• 35. تبدیل پاداش‌های چندگانه به فضای ویژه
• 36. تحلیل مارکوف پنهان در سیستم‌های عامل‌های چندهدفه
• 37. برنامه‌ریزی احتمالاتی با چند هدف
• 38. نظریه بازی‌های داده‌محور برای پاداش‌های چندگانه
• 39. یادگیری بازنمایی مشترک با اهداف متعدد
• 40. تعادل ناامیدکننده در سیستم‌های چندعامله چندهدفه
• 41. مکانیزم‌های انگیزشی و طراحی پاداش
• 42. کارایی پارتو و مرز پارتو در MARL
• 43. روش‌های نمونه‌برداری برای بهینه‌سازی چندهدفه
• 44. تحلیل تراوایی و عدالت در پاداش‌های چندگانه
• 45. تعادل چندسطحی در سیستم‌های عامل‌های چندهدفه
• 46. استراتژی‌های همنوایی و ناهمسانی
• 47. اطلاعات جانبی و تأثیر آن بر تصمیم‌گیری چندهدفه
• 48. بازی‌های همکاری با توافق محدود
• 49. طراحی پروتکل ارتباطی برای اشتراک‌گذاری پاداش
• 50. ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعامله چندهدفه
• 51. معیارهای موفقیت چندبعدی در MARL
• 52. مقایسه الگوریتم‌های چندهدفه با معیارهای پارتو
• 53. کاربرد در رباتیک چندعامله با اهداف متعدد
• 54. کاربرد در ترافیک هوشمند و کنترل حرکت
• 55. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی و تخصیص منابع
• 56. کاربرد در بازارهای مالی و معاملات خودکار
• 57. کاربرد در بازی‌های چندبازیکنه با اهداف متنوع
• 58. کاربرد در انرژی پراکنده و شبکه‌های هوشمند
• 59. کاربرد در نظام خودروهای خودران چندعامله
• 60. کاربرد در مدیریت زنجیره تأمین چندعامله
• 61. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های چندعامله چندهدفه
• 62. محاسبه‌پذیری و پیچیدگی الگوریتم‌های چندهدفه MARL
• 63. تقریب‌های عددی و همگرایی در فضای پاداش‌های چندگانه
• 64. تحلیل نظری همگرایی الگوریتم‌های چندهدفه
• 65. مرزهای نظری عملکرد در تصمیم‌گیری چندهدفه
• 66. مدل‌سازی عدم قطعیت در پاداش‌های چندگانه
• 67. یادگیری از ترجیحات انسانی در چندهدفه
• 68. تنظیم خودکار وزن‌های پاداش با یادگیری
• 69. روش‌های بیزی برای تصمیم‌گیری چندهدفه در MARL
• 70. بازی‌های دنباله‌ای با پاداش چندگانه و اطلاعات ناقص
• 71. الگوریتم‌های چندوجهی برای بهینه‌سازی پارتو
• 72. فشرده‌سازی فضای سیاست در چندهدفه
• 73. انتقال یادگیری بین اهداف مختلف در MARL
• 74. یادگیری چندوظیفه‌ای و ارتباط آن با پاداش چندگانه
• 75. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای آزمون الگوریتم‌های چندهدفه
• 76. استانداردهای ارزیابی و معیارهای مقایسه‌ای
• 77. اخلاق و عدالت در تعیین تابع پاداش چندگانه
• 78. تفسیرپذیری سیاست‌های تصمیم‌گیری چندهدفه
• 79. امنیت و دوام سیستم‌های چندعامله چندهدفه
• 80. جهت‌های آینده و چالش‌های بازاندیشی نظری