کتاب QMIX در عمل: پیاده‌سازی الگوریتم QMIX برای سناریوهای واقعی 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 QMIX در عمل: پیاده‌سازی الگوریتم QMIX برای سناریوهای واقعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: QMIX

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مفاهیم پایه Q-Learning
  • 4. معرفی QMIX: یک رویکرد برای MARL
  • 5. معماری QMIX: شبکه عصبی و تابع ترکیب
  • 6. تابع ترکیب (Mixing Network) در QMIX
  • 7. تابع ارزش مشترک (Joint Q-Value)
  • 8. الگوریتم QMIX: گام به گام
  • 9. پیاده‌سازی QMIX با پایتون و TensorFlow/PyTorch
  • 10. محیط‌های آزمایشی MARL: StarCraft II Learning Environment (SC2LE)
  • 11. محیط‌های آزمایشی MARL: Multi-Agent Particle Environment (MPE)
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها برای QMIX
  • 13. طراحی پاداش (Reward Shaping) در QMIX
  • 14. انتخاب هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در QMIX
  • 15. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration Strategies) در QMIX
  • 16. مقایسه QMIX با سایر الگوریتم‌های MARL (VDN، QTRAN)
  • 17. ارزیابی عملکرد QMIX: معیارهای ارزیابی
  • 18. تحلیل حساسیت QMIX به هایپرپارامترها
  • 19. استفاده از QMIX در بازی‌های رقابتی چندعامله
  • 20. QMIX برای کنترل ربات‌های چندگانه
  • 21. QMIX در مدیریت منابع و شبکه‌ها
  • 22. بهینه‌سازی QMIX با استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 23. QMIX و یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 24. استفاده از QMIX در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 25. QMIX در سناریوهای واقعی: چالش‌ها و راهکارها
  • 26. مقیاس‌پذیری QMIX: پیاده‌سازی در محیط‌های بزرگ
  • 27. پیاده‌سازی QMIX توزیع‌شده (Distributed QMIX)
  • 28. بهبود پایداری QMIX با استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 29. استفاده از حافظه تجربه (Experience Replay) در QMIX
  • 30. تکنیک‌های پیشرفته در تابع ترکیب QMIX
  • 31. QMIX و یادگیری مخالفانه (Adversarial Learning)
  • 32. کاربرد QMIX در مسائل مسیریابی و برنامه‌ریزی
  • 33. تحلیل و تفسیر نتایج QMIX
  • 34. اشکال‌زدایی و رفع مشکلات رایج در پیاده‌سازی QMIX
  • 35. QMIX و یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 36. استفاده از QMIX در سیستم‌های توصیه گر چندعامله
  • 37. QMIX و یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
تگ‌ها: Agent Based Modeling Deep Reinforcement Learning MARL MPE Multi-Agent Systems Python PyTorch QMIX Reinforcement Learning SC2LE TensorFlow الگوریتم QMIX هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.