کتاب حل مسائل پیچیده MARL با مدل‌های شبیه‌سازی و پیش‌بینی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حل مسائل پیچیده MARL با مدل‌های شبیه‌سازی و پیش‌بینی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های پیش‌بینی (Model-based RL)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و مدل‌های پیش‌بینی
• 2. چالش‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله
• 3. بررسی روش‌های سنتی MARL و محدودیت‌ها
• 4. مفاهیم اساسی مدل‌سازی در یادگیری تقویتی
• 5. انواع مدل‌های پیش‌بینی: قطعی در مقابل احتمالی
• 6. مدل‌سازی محیط پویا با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 7. یادگیری مدل‌های پیش‌بینی در MARL
• 8. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای برنامه‌ریزی
• 9. روش‌های نمونه‌برداری از مدل برای سیاست‌گذاری
• 10. تکنیک‌های کاهش خطا در مدل‌های پیش‌بینی
• 11. یادگیری مدل‌های جهانی (Global Models) در MARL
• 12. یادگیری مدل‌های محلی (Local Models) در MARL
• 13. هماهنگی و همکاری با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 14. روش‌های پیش‌بینی پاداش (Reward Prediction) در MARL
• 15. پیش‌بینی اقدامات سایر عوامل (Other Agents' Actions)
• 16. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای حل بازی‌های رقابتی
• 17. مدل‌سازی ارتباطات بین عوامل در MARL
• 18. یادگیری مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
• 19. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
• 20. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای انتقال دانش (Transfer Learning)
• 21. تکنیک‌های موازی‌سازی در یادگیری مدل‌های پیش‌بینی MARL
• 22. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 23. روش‌های اکتشاف (Exploration) مبتنی بر مدل
• 24. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
• 25. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای مدیریت ریسک
• 26. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در رباتیک چندعامله
• 27. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در ترافیک و حمل و نقل هوشمند
• 28. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در شبکه‌های برق هوشمند
• 29. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در مدیریت منابع
• 30. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف مدل‌سازی
• 31. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی
• 32. روش‌های مقابله با تغییرات محیطی (Non-Stationarity)
• 33. مدل‌سازی بازخوردهای تاخیری (Delayed Rewards)
• 34. یادگیری مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های محدود
• 35. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی برای آموزش مدل‌ها
• 36. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در یادگیری مدل
• 37. مدل‌های پیش‌بینی ترکیبی (Hybrid Models)
• 38. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در مدل‌سازی
• 39. استفاده از یادگیری عمیق تقویتی برای یادگیری مدل
• 40. مقایسه مدل‌های پیش‌بینی با روش‌های بدون مدل (Model-Free)
• 41. یادگیری مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های پیوسته
• 42. روش‌های یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) با مدل‌های پیش‌بینی
• 43. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در MARL
• 44. آینده مدل‌های پیش‌بینی در یادگیری تقویتی چندعامله