MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：3
- 题名/责任者:
- Reinforcement learning and optimal control/Dimitri P. Bertsekas
- 版本说明:
- 影印版
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2020.6
- ISBN及定价:
- 978-7-302-54032-8/CNY149.00
- 载体形态项:
- xvi, 373页:图;24cm
- 并列正题名:
- 强化学习与最优控制
- 丛编项:
- 国际知名大学原版教材.信息技术学科与电气工程学科系列
- 个人责任者:
- 博塞卡斯 (Bertsekas, Dimitri P.) 著
- 学科主题:
- 最佳控制-高等学校-教材-英文
- 中图法分类号:
- O232
- 责任者附注:
- 德梅萃·P. 博塞卡斯, 美国麻省理工学院教授, 美国工程院院士。
- 书目附注:
- 有书目 (第345-368页) 和索引
- 提要文摘附注:
- 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。
- 使用对象附注:
- 可用作人工智能或系统与控制科学等相关专业的高年级本科生或研究生的教材, 也适合开展相关研究工作的专业技术人员作为参考用书
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