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Dimitri P. Bertsekas
人物简介：
强化学习与最优控制书籍相关信息
- ISBN：9787302656449
- 作者：Dimitri P. Bertsekas / 李宇超
- 出版社：:清华大学出版社
- 出版时间：2024-4
- 页数：271
- 价格：139.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列
- 原作名：Reinforcement Learning and Optimal Control
- 适合人群：研究生及博士生，人工智能和机器学习领域的研究人员，自动控制工程师，运筹学和数学建模专业的学生，以及对此领域感兴趣的工程师和学者
- TAG：运筹学 / 数学建模 / 人工智能 / 自动控制 / 算法 / 机器学习 / 强化学习 / 最优控制
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
- 更新时间：2025-05-09 06:41:39
内容简介：
本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和最优控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于最优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。
本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和最优控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于最优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。
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