کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: روش‌های توزیع‌شده و متمرکز با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: روش‌های توزیع‌شده و متمرکز

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و چالش‌های محیط‌های چندعاملی
  • 2. فرمول‌بندی بازی‌های مارکوف (Markov Games) و فرایندهای تصمیم‌گیری تصادفی چندعامله
  • 3. چالش‌های غیرایستا بودن محیط (Non-stationarity) و همگرایی در MARL
  • 4. مبانی یادگیری تقویتی تک‌عامله و تعمیم آن به سیستم‌های چندعامله
  • 5. روش‌های متمرکز: آموزش متمرکز و اجرای متمرکز (Centralized Training and Execution)
  • 6. محدودیت‌های رویکردهای کاملاً متمرکز در کنترل رباتیک و مقیاس‌پذیری
  • 7. روش‌های کاملاً غیرمتمرکز: Independent Q-Learning (IQL) و چالش‌های همگرایی آن
  • 8. الگوی آموزش متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE: Centralized Training with Decentralized Execution)
  • 9. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 10. توسعه MADDPG برای فضاهای کنش پیوسته در کنترل ربات‌های صنعتی
  • 11. الگوریتم‌های برپایه Q-mix و QTRAN برای تجزیه پاداش (Credit Assignment)
  • 12. تجزیه ارزش با VDN (Value-Decomposition Networks) در محیط‌های همکاری
  • 13. روش‌های چندعامله بر پایه بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (MAPPO)
  • 14. ارتباطات بین عاملی (Inter-agent Communication) و پروتکل‌های یادگیری ارتباط
  • 15. مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) در یادگیری تقویتی چندعامله (MAAC)
  • 16. مدل‌سازی گراف در سیستم‌های چندعامله با Graph Neural Networks (GNNs)
  • 17. روش‌های توزیع‌شده چندعامله بر پایه اجماع و اشتراک‌گذاری پارامترها
  • 18. تخصیص هوشمند وظایف نگهداری و تعمیرات در ربات‌های صنعتی همکار
  • 19. مسیریابی تعاملی و اجتناب از برخورد چند ربات در محیط‌های کارخانه‌ای
  • 20. مدل‌سازی نادیده‌انگاری جزئی محیط با POSG (Partially Observable Stochastic Games)
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله رقابتی، همکارانه و مختلط
  • 22. تخصیص پاداش و مسئله سهم‌دهی عادلانه (Credit Assignment Problem) در تیمی از ربات‌ها
  • 23. محیط‌های شبیه‌سازی برای رباتیک چندعامله (PettingZoo, Ray Rllib, Isaac Gym)
  • 24. پیاده‌سازی الگوریتم‌های CTDE در پایتون با PyTorch
  • 25. مقاوم‌سازی الگوریتم‌های MARL در برابر اختلالات ارتباطی و تاخیر در شبکه
  • 26. پروژه پایانی: شبیه‌سازی و کنترل تیمی از ربات‌های صنعتی برای تعمیرات خودکار
تگ‌ها: CTDE MARL Multi-Agent Reinforcement Learning PyTorch QMIX الگوریتم MADDPG الگوریتم MAPPO پایتون رباتیک صنعتی روش‌های متمرکز و توزیع‌شده کنترل ربات همکار هماهنگی ربات‌ها یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.