کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ناوبری پهپادهای گروهی 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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ناوبری پهپادهای گروهی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل پهپادهای گروهی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ناوبری پهپادهای گروهی
  • 2. چالش‌های ناوبری پهپادهای گروهی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 5. محیط‌های MARL در ناوبری پهپاد
  • 6. الگوریتم‌های پایه MARL: Q-Learning مستقل
  • 7. الگوریتم‌های پایه MARL: SARSA مستقل
  • 8. محدودیت‌های رویکردهای مستقل در MARL
  • 9. مقدمه‌ای بر توابع ارزش مرکزی (Centralized Value Functions)
  • 10. الگوریتم‌های ارزش مرکزی: QMIX
  • 11. الگوریتم‌های ارزش مرکزی: VDN
  • 12. الگوریتم‌های سیاست‌محور (Policy Gradient) در MARL
  • 13. الگوریتم‌های سیاست‌محور: REINFORCE چندعامله
  • 14. الگوریتم‌های سیاست‌محور: PPO چندعامله
  • 15. الگوریتم‌های Actor-Critic چندعامله
  • 16. ارتباطات و تبادل اطلاعات بین پهپادها
  • 17. مدل‌سازی ارتباطات پهپادها برای MARL
  • 18. تاثیر تاخیر در ارتباطات بر عملکرد MARL
  • 19. استراتژی‌های مدیریت تداخل در ارتباطات
  • 20. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مشترک (Shared Rewards)
  • 21. یادگیری تقویتی با پاداش‌های فردی (Individual Rewards)
  • 22. طراحی پاداش برای ناوبری پهپادهای گروهی
  • 23. یادگیری تقویتی با پاداش‌های شکل‌دهی (Reward Shaping)
  • 24. مفاهیم اولیه شبیه‌سازی پهپادها
  • 25. محیط‌های شبیه‌سازی پهپاد: Gazebo
  • 26. محیط‌های شبیه‌سازی پهپاد: AirSim
  • 27. پیاده‌سازی MARL در Gazebo
  • 28. پیاده‌سازی MARL در AirSim
  • 29. استفاده از کتابخانه‌های MARL: Ray RLlib
  • 30. استفاده از کتابخانه‌های MARL: PettingZoo
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقال (Imitation Learning) در MARL
  • 32. یادگیری انتقال از ترفیک هوایی واقعی
  • 33. استفاده از یادگیری انتقال برای پیش‌آموزش MARL
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه (Recurrent MARL)
  • 35. شبکه‌های LSTM در MARL برای ناوبری
  • 36. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 37. Robust MARL برای مقابله با نویز سنسورها
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله با رویت جزئی (Partial Observability)
  • 39. استفاده از فیلترهای Kalman در MARL
  • 40. یادگیری تقویتی چندعامله با محدودیت‌های محاسباتی
  • 41. بهینه‌سازی MARL برای منابع محدود
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله با در نظر گرفتن امنیت سایبری
  • 43. تشخیص و مقابله با حملات در MARL
  • 44. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در ناوبری
  • 45. معیارهای ارزیابی: موفقیت در رسیدن به هدف، زمان، مصرف انرژی
  • 46. تحلیل حساسیت پارامترهای MARL
  • 47. تنظیم هایپرپارامترهای MARL
  • 48. یادگیری تقویتی چندعامله توزیع‌شده (Distributed MARL)
  • 49. استفاده از محاسبات ابری برای MARL
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 51. انتقال دانش از شبیه‌سازی به دنیای واقعی (Sim-to-Real)
  • 52. یادگیری تقویتی چندعامله سلسله مراتبی (Hierarchical MARL)
  • 53. طراحی ساختارهای سلسله مراتبی برای ناوبری گروهی
  • 54. یادگیری تقویتی چندعامله با محدودیت‌های قانونی و ایمنی
  • 55. ادغام قوانین پرواز در الگوریتم‌های MARL
  • 56. تکنیک‌های کاهش ریسک در MARL
  • 57. کاربردهای پیشرفته MARL در ناوبری پهپاد: جستجو و نجات
  • 58. کاربردهای پیشرفته MARL در ناوبری پهپاد: نقشه‌برداری
  • 59. کاربردهای پیشرفته MARL در ناوبری پهپاد: بازرسی
  • 60. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در پهپادهای واقعی
  • 61. مسائل مربوط به سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 62. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در ناوبری پهپادهای گروهی
تگ‌ها: AI AirSim autonomous systems control systems deep learning drone navigation Gazebo MARL multi-agent reinforcement learning path planning Python reinforcement learning robotics swarm intelligence UAV

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.