کتاب شبیه‌سازی رفتاری عامل‌ها در سیستم‌های مهندسی با یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبیه‌سازی رفتاری عامل‌ها در سیستم‌های مهندسی با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
• 2. مرور یادگیری تقویتی تک‌عامله: پیش‌نیازهای نظری
• 3. مفاهیم پایه سیستم‌های چندعامله
• 4. چارچوب مارکوف بازی‌ها: تعریف محیط، عامل و تعامل
• 5. تعامل همکارانه، رقابتی و ترکیبی در سیستم‌های چندعامله
• 6. تعادل ناش و نظریه بازی در بهینه‌سازی چندعامله
• 7. معماری آموزش متمرکز و اجرای توزیع‌شده (CTDE)
• 8. مسئله تخصیص اعتبار در سیستم‌های چندعامله
• 9. شکل‌دهی پاداش و هدایت رفتار در MARL
• 10. ارتباط و همکاری بین عوامل در شبیه‌سازی مهندسی
• 11. مبانی شبیه‌سازی رفتار عامل‌ها در سیستم‌های مهندسی
• 12. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling) برای فرآیندهای مهندسی
• 13. طراحی فضای حالت، فعل و پاداش در سیستم‌های مهندسی
• 14. طراحی و پیاده‌سازی محیط شبیه‌سازی چندعامله
• 15. اعتبارسنجی و تحلیل دقت مدل‌های شبیه‌سازی
• 16. الگوریتم‌های مبتنی بر مقدار در MARL: QMIX و QTRAN
• 17. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL: MAPPO و MADDPG
• 18. روش‌های گرادیان سیاست چندعامله برای کنترل مهندسی
• 19. یادگیری تقلید چندعامله برای بازتولید رفتار مهندسی
• 20. MARL سلسله‌مراتبی برای مدیریت سیستم‌های پیچیده مهندسی
• 21. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL در شبیه‌سازی بزرگ‌مقیاس
• 22. شبیه‌سازی بلادرنگ و کنترل لحظه‌ای سیستم‌های مهندسی
• 23. معماری‌های توزیع‌شده شبیه‌سازی چندعامله
• 24. مفهوم و ساختار دیجیتال تَو (Digital Twin) در مهندسی
• 25. ایجاد دیجیتال تَو با یادگیری تقویتی چندعامله
• 26. انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت (Sim-to-Real) در سیستم‌های مهندسی
• 27. مدیریت محدودیت‌ها و قوانین فیزیکی در بهینه‌سازی MARL
• 28. پشتیبانی از عدم قطعیت و نویز در شبیه‌سازی عامل‌های مهندسی
• 29. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله با شبکه‌های عصبی عمیق
• 30. پیاده‌سازی عملی محیط شبیه‌سازی با Python و فریمورک‌های MARL
• 31. استفاده از فریمورک‌های شبیه‌سازی چندعامله (PettingZoo، MPE)
• 32. تکنیک‌های نمونه‌برداری و آموزش موازی در سیستم‌های MARL
• 33. استراتژی‌های اکتشاف در فضاهای حالت بزرگ مهندسی
• 34. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با یادگیری تقویتی چندعامله
• 35. مدیریت انرژی و توزیع بار در شبکه‌های هوشمند با MARL
• 36. بهینه‌سازی جریان ترافیکی و مدیریت راه در سیستم‌های هوشمند
• 37. هماهنگ‌سازی حرکت چند ربات در سیستم‌های مهندسی
• 38. بهینه‌سازی فرآیند تولید و خطوط مونتاژ با MARL
• 39. بهینه‌سازی فرآیند شیمیایی با یادگیری تقویتی چندعامله
• 40. کنترل بهینه سیستم‌های حرارتی و انرژی با عامل‌های چندگانه
• 41. تخصیص منابع و بار‌گذاری در شبکه‌های مهندسی با MARL
• 42. بهینه‌سازی هزینه و کیفیت در فرآیندهای صنعتی
• 43. بهینه‌سازی چندهدفه در سیستم‌های مهندسی با MARL
• 44. تحلیل حساسیت و پارامترها در شبیه‌سازی MARL
• 45. تحلیل همگرایی و پایداری الگوریتم‌های MARL
• 46. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های شبیه‌سازی چندعامله
• 47. مطالعات حذفی (Ablation) در شبیه‌سازی مهندسی با MARL
• 48. استخراج ویژگی وضعیت برای بهینه‌سازی مهندسی
• 49. ساختار ارتباطی و توپولوژی شبکه عامل‌ها در سیستم‌های مهندسی
• 50. مدیریت تعارض و مذاکره بین اهداف عوامل در سیستم‌های مهندسی
• 51. ترکیب MARL با روش‌های بهینه‌سازی سنتی مهندسی
• 52. یادگیری با اطلاعات ناقص و بازخورد ناکامل در سیستم‌های مهندسی
• 53. تصمیم‌گیری بلادرنگ و پیش‌بینی در سیستم‌های مهندسی چندعامله
• 54. بهینه‌سازی زمان‌بندی تولید با یادگیری تقویتی چندعامله
• 55. اعتبارسنجی نتایج شبیه‌سازی MARL با داده‌های واقعی مهندسی
• 56. چالش‌های استقرار و مهندسی سیستم‌های MARL در صنعت
• 57. مطالعات موردی از اجرای MARL در سیستم‌های واقعی مهندسی
• 58. آینده‌پژوهی شبیه‌سازی هوشمند و MARL در مهندسی