کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: روشهای توزیعشده و متمرکز با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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.