اکسپرس 24
کتاب کاربرد پیشرفته MARL برای بهینه‌سازی ربات‌های صنعتی پولیش‌کار

کتاب کاربرد پیشرفته MARL برای بهینه‌سازی ربات‌های صنعتی پولیش‌کار

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Gazebo Industrial Robotics MARL Multi-Agent Coordination Multi-Agent Reinforcement Learning Policy Optimization Polishing Robots Real-Time Control Reward Shaping Robot Control ROS 2 Sim2Real Spherical Surface Finishing Transfer Learning

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد پیشرفته MARL برای بهینه‌سازی ربات‌های صنعتی پولیش‌کار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف پولیش و پرداخت سطوح کروی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) و تفاوت با RL تک‌عامله
  • 2. معماری‌های عامل-مرکزی و عامل-مستقل در سیستم‌های چندرباتی
  • 3. مدل‌سازی محیط پولیش‌کاری سطوح کروی به عنوان Markov Game
  • 4. تعریف حالت‌ها، اقدامات و پاداش برای ربات‌های پولیش‌کار صنعتی
  • 5. طراحی توابع پاداش چندهدفه: کیفیت سطح، زمان چرخه، مصرف انرژی و ایمنی
  • 6. الگوریتم‌های مبتنی بر مقدار: Independent Q-Learning، VDN، QMIX
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: MAPPO، MADDPG، COMA، HATRPO
  • 8. مکانیزم‌های اشتراک‌گذاری تجربه: Replay Buffer متمرکز و توزیع‌شده
  • 9. استراتژی‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله: ε-greedy مشترک، entropy regularization
  • 10. همکاری و رقابت: بازی‌های هم‌افزایی، صفرمجموع و کلیه
  • 11. معماری‌های شبکه عصبی برای مشاهدات جزئی و جهانی (Centralized Critic, Decentralized Actor)
  • 12. تکنیک‌های استقرار متمرکز-انتقادی: Parameter Sharing، Fingerprinting
  • 13. مدل‌سازی دینامیک ربات‌های صنعتی چندمحوره برای پولیش
  • 14. سینماتیک مستقیم و معکوس برای پیگیری مسیر روی کره
  • 15. کنترل نیروی/موقعیت ترکیبی (Hybrid Force/Position Control) در پولیش
  • 16. شبیه‌سازی فیزیکی واقعی‌زمان با Gazebo، MuJoCo یا Isaac Sim
  • 17. ایجاد محیط‌های مارکوف بازی (Multi-Agent Gym) مخصوص پولیش کروی
  • 18. استفاده از ROS 2 و DDS برای ارتباط بین عامل‌ها در زمان واقعی
  • 19. طراحی پروفایل‌های مسیر پولیش: اسپرال، مشی، و پوشش کامل سطح کروی
  • 20. بهینه‌سازی پارامترهای فرآیند: فشار، سرعت، زاویه ابزار، و مواد घर्ष
  • 21. مدل‌سازی فرسایش ابزار و اثر بر کیفیت سطح در حلقه یادگیری
  • 22. استفاده از Domain Randomization برای انتقال Sim2Real
  • 23. استراتژی‌های Curriculum Learning: از سطح مسطح به سطح کروی پیچیده
  • 24. یادگیری انتقال (Transfer Learning) بین ربات‌های هم‌سازمان
  • 25. مقاومت در برابر نویز سنسور و تأخیر ارتباطی
  • 26. امنیت و اطمینان: Constraint‑aware MARL، Shielding، Safe RL
  • 27. ارزیابی کارایی: متریک‌های Ra، Rz، پوشش سطح، و ثبات فرآیند
  • 28. بهینه‌سازی چندهدفه با Pareto Front در فضای سیاست‌ها
  • 29. تحلیل حساسیت پارامترهای یادگیری بر عملکرد پولیش
  • 30. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در PyTorch/TensorFlow با Ray RLlib
  • 31. استفاده از Multi‑Agent Path Finding برای جلوگیری از تصادف ربات‌ها
  • 32. هماهنگی زمان‌بندی (Temporal Coordination) برای پولیش همزمان چند ربات
  • 33. مدیریت حافظه تجربه در مقیاس بزرگ: Prioritized Experience Replay چندعامله
  • 34. فشرده‌سازی مدل برای استقرار روی کنترلرهای واقعی (Edge Deployment)
  • 35. معماری‌های Federated MARL برای حفظ حریم داده‌های کارخانه
  • 36. استفاده از Digital Twin برای نظارت و بهینه‌سازی آنلاین
  • 37. تست‌های سخت‌افزاری: یکپارچه‌سازی با کنترلرهای Fanuc، KUKA، ABB
  • 38. استراتژی‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر سیاست‌های یادگرفته‌شده
  • 39. تحلیل شکست‌ها و Debugging سیاست‌های چندعامله
  • 40. مستندسازی و نسخه‌گذاری مدل‌های MARL (MLflow، DVC)
  • 41. اخلاقيات و مسئولیت در خودکارسازی فرآیندهای پرریسک صنعتی
  • 42. مطالعات موردی: پیاده‌سازی کامل یک سلول پولیش کروی چندرباتی
  • 43. بررسی پیشرفت‌های اخیر: MARL با Transformers، Graph Neural Networks
  • 44. روندهای آینده: یادگیری تقویتی چندعامله هیبریدی (Model‑Based + Model‑Free)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.