کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های تعمیر و نگهداری با اهداف چندگانه 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 برای ربات‌های تعمیر و نگهداری با اهداف چندگانه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های تعمیر و نگهداری صنعتی
  • 2. الزامات عملیاتی نگهداری و تعمیر در محیط‌های صنعتی
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی و تفاوت آن با بهینه‌سازی کلاسیک
  • 4. مدل تصمیم‌گیری MDP و اجزای عامل رباتیک
  • 5. Dec-POMDP برای مشاهده‌پذیری ناقص و تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 6. مدل‌سازی تعاملات همکاری، رقابت و ترکیبی میان ربات‌ها
  • 7. ناهم‌جنس‌بودن ربات‌ها، قابلیت‌ها و اطلاعات در سیستم‌های چندعامله
  • 8. تعریف اهداف چندگانه در عملیات نگهداری و تعمیر
  • 9. طراحی پاداش چندلایه و پرهیز از سوءاستفاده از طراحی پاداش
  • 10. بهینه‌سازی Pareto و انتخاب میان اهداف ناسازگار
  • 11. شاخص‌های عملکرد فنی، ایمنی، هزینه، زمان و انرژی
  • 12. تجزیه وظایف نگهداری به زیروظایف قابل یادگیری
  • 13. تخصیص نقش‌های ربات‌ها بر اساس قابلیت و موقعیت
  • 14. هماهنگی حرکتی و عملیاتی ربات‌های چندگانه
  • 15. تخصیص دینامیک وظایف و منابع محدود
  • 16. برنامه‌ریزی مسیر، زمان‌بندی و ترتیب عملیات
  • 17. تصمیم‌گیری مشترک تحت عدم قطعیت عملیاتی
  • 18. معماری‌های متمرکز، توزیع‌شده و هیبرید MARL
  • 19. آموزش متمرکز با اجرای توزیع‌شده CTDE
  • 20. هماهنگی بدون ارتباط صریح و یادگیری هماهنگی ضمنی
  • 21. ارتباط محدود، تأخیری و قابل اعتماد در شبکه ربات‌ها
  • 22. هماهنگی مبتنی بر گراف برای توپولوژی‌های متغیر ربات‌ها
  • 23. یادگیری پروتکل ارتباطی و انتخاب پیام‌های مؤثر
  • 24. ادغام مشاهدات چندسنسوره و ساخت نمای مشترک از محیط
  • 25. یادگیری نمایش اختصاصی و اشتراکی برای ربات‌ها
  • 26. مدل‌سازی دینامیک ربات‌ها و اثر اقدامات بر محیط
  • 27. مدل‌سازی متقابل رفتار و وضعیت سایر ربات‌ها
  • 28. شکل‌دهی پاداش و هدایت چندمنبعی یادگیری
  • 29. یادگیری سلسله‌مراتبی و یادگیری گزینه‌ها
  • 30. کتابخانه مهارت‌های قابل بازاستفاده در نگهداری
  • 31. یادگیری چندوظیفه‌ای و سیاست‌های چندهدفه
  • 32. روش‌های ارزش‌محور MARL و یادگیری Q توزیع‌شده
  • 33. روش‌های تجزیه ارزش برای ربات‌های همکار
  • 34. یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 35. روش‌های Actor-Critic در محیط‌های چندعامله
  • 36. Actor-Critic توزیع‌شده با ناظر مرکزی
  • 37. تخصیص اعتبار به اقدام‌های ربات‌ها
  • 38. غیرایستایی و سازگاری با رفتار سایر ربات‌ها
  • 39. پایداری، همگرایی و بهینه‌های محلی در آموزش MARL
  • 40. اکتشاف در محیط‌های چندعامله و جلوگیری از همگرایی زودهنگام
  • 41. بازده نمونه و اشتراک‌گذاری داده میان ربات‌ها
  • 42. یادگیری انتقالی و سازگاری دامنه در وظایف جدید
  • 43. فلت‌یادگیری برای سفارشی‌سازی سریع سیاست‌ها
  • 44. محیط شبیه‌سازی برای تیم‌های رباتیک صنعتی
  • 45. دوقلوی دیجیتال و شبیه‌سازی فیزیک‌محور
  • 46. شناسایی سیستم و کالیبره‌سازی مدل ربات
  • 47. تصادفی‌سازی دامنه و سناریوهای تصادفی نگهداری
  • 48. آزمایش سخت‌افزار در حلقه و انتقال از شبیه‌سازی به واقعیت
  • 49. محدودیت‌های زمان واقعی و یادگیری آگاه از تأخیر
  • 50. یادگیری تقویتی ایمن و محدودسازی فضای اقدام
  • 51. اکتشاف ایمن و فیلتر کردن اقدام‌های خطرناک
  • 52. Shielded RL و پایش ایمنی در زمان اجرا
  • 53. MDP محدود و روش‌های لاگرانژی برای قیود ایمنی
  • 54. مشخصات ایمنی رسمی برای تیم‌های رباتیک
  • 55. بهینه‌سازی حساس به ریسک و کنترل ریسک‌های دم‌دراز
  • 56. یادگیری تقویتی مقاوم در برابر خطاهای سنسور و عملگر
  • 57. برآورد عدم قطعیت و تصمیم‌گیری بیزی در ربات‌های چندعامله
  • 58. تشخیص خطا و عیب‌یابی با مشاهدات چندرباتی
  • 59. نگهداری پیشگیرانه و پیش‌بینی زمان خرابی
  • 60. برآورد عمر مفید باقی‌مانده تجهیزات
  • 61. برنامه‌ریزی بازرسی و پوشش تطبیقی محیط
  • 62. وظایف تمیزکاری، روان‌کاری و پردازش سطح
  • 63. تعویض قطعات و دست‌یابی协同 collaborative manipulation
  • 64. ترتیب‌دهی تعمیرات و بازیابی از خرابی‌های جزئی
  • 65. همکاری انسان و ربات و درک قصد عملیاتی
  • 66. هماهنگی ایمن در حضور انسان، موانع و تجهیزات حساس
  • 67. عملیات آگاه از انرژی و هزینه برای سیاست‌های نگهداری
  • 68. کنترل چندهدفه ایمنی، کیفیت، زمان و منابع
  • 69. وزن‌دهی تطبیقی اهداف و ردگیری مرز Pareto در طول آموزش
  • 70. سناریوهای استاندارد و معیارهای ارزیابی MARL
  • 71. طراحی آزمایش، مدل‌های پایه و مطالعات حذف عامل
  • 72. مقیاس‌پذیری برای تیم‌های بزرگ و ارتباط محدود
  • 73. تفسیرپذیری، حسابرسی و بازرسی سیاست‌های یاد گرفته‌شده
  • 74. امنیت سایبری و اعتماد در ربات‌های صنعتی متصل
  • 75. معماری استقرار، پایش، هشدار و بازگشت به نسخه امن
  • 76. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی سیاست در محیط عملیاتی
  • 77. طراحی و ارزیابی پروژه نهایی یک سیستم MARL برای نگهداری چندهدفه
تگ‌ها: Digital Twin Industrial Robotics MARL Multi-Agent Reinforcement Learning Multi-Objective RL Predictive Maintenance Robot Coordination Safety-Critical AI تعمیر و نگهداری ربات‌های صنعتی کنترل ربات‌های صنعتی نگهداری پیشگیرانه یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی چندهدفه

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.