کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ناوبری پهپادهای گروهی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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.