کتاب بهینه‌سازی بر اساس مدل در یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 بهینه‌سازی بر اساس مدل در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: بهینه‌سازی در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و بهینه‌سازی
  • 2. مبانی مدل‌سازی در محیط‌های چندعامله
  • 3. انواع مدل‌های محیطی در MARL
  • 4. تخمین مدل محیطی با استفاده از داده‌های تجربی
  • 5. یادگیری مدل‌های پویا و غیرخطی
  • 6. مدل‌های پیش‌بینی پاداش در MARL
  • 7. روش‌های مبتنی بر مدل برای برنامه‌ریزی در MARL
  • 8. برنامه‌ریزی افقی (Horizon Planning) در MARL
  • 9. برنامه‌ریزی مبتنی بر نمونه‌برداری (Sample-Based Planning)
  • 10. استفاده از درخت‌های جستجو مونت‌کارلو (MCTS) در MARL
  • 11. یادگیری سیاست با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 12. بهینه‌سازی سیاست مبتنی بر مدل (Model-Based Policy Optimization)
  • 13. روش‌های Value Iteration و Policy Iteration در MARL
  • 14. یادگیری مدل‌های بازگشتی (Recurrent Models) برای MARL
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای مدل‌سازی محیط
  • 16. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 17. روش‌های Bayesian برای تخمین مدل
  • 18. یادگیری مدل‌های احتمالی (Probabilistic Models)
  • 19. استفاده از مدل‌ها برای کاهش نمونه‌های مورد نیاز
  • 20. بهینه‌سازی اکتشاف-بهره‌برداری با استفاده از مدل
  • 21. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models) در MARL
  • 22. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 23. یادگیری مدل‌های ارتباطی (Communication Models)
  • 24. استفاده از مدل‌ها برای پیش‌بینی رفتار سایر عامل‌ها
  • 25. تطبیق مدل با تغییرات محیطی (Model Adaptation)
  • 26. یادگیری انتقال مدل (Model Transfer Learning) در MARL
  • 27. بهینه‌سازی توزیع‌شده مبتنی بر مدل
  • 28. یادگیری مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-Based Models)
  • 29. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی (Temporal Dependencies)
  • 30. روش‌های تخمین مدل آفلاین (Offline Model Estimation)
  • 31. بهینه‌سازی با استفاده از داده‌های تاریخی (Historical Data)
  • 32. چالش‌های مدل‌سازی در محیط‌های پیچیده چندعامله
  • 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای مدل‌سازی
  • 34. استفاده از Autoencoders برای یادگیری مدل
  • 35. مدل‌سازی رفتارهای حریفانه (Adversarial Behaviors)
  • 36. یادگیری مدل‌های مقاوم (Robust Models) در برابر نویز
  • 37. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 38. ارزیابی و مقایسه روش‌های بهینه‌سازی بر اساس مدل
  • 39. کاربردهای عملی بهینه‌سازی بر اساس مدل در MARL
  • 40. مطالعه موردی: رباتیک چندعامله
  • 41. مطالعه موردی: مدیریت ترافیک هوشمند
  • 42. مطالعه موردی: بازی‌های استراتژیک چندنفره
تگ‌ها: Artificial Intelligence Deep RL MARL MCTS Model-Based RL Multi-Agent Reinforcement Learning Policy Optimization برنامه‌ریزی بهینه‌سازی بر اساس مدل تخمین مدل رباتیک چندعامله شبکه عصبی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.