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智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计
王鼎 赵明明 哈明鸣 任进更新时间:2025-01-09 17:01:03
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在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次,基于迭代历史信息,提出一种新颖的收敛速度可调节的值迭代算法,有助于加快学习速度、减少计算代价,更高效地获得非线性系统的最优控制律。结合人工智能技术,对无模型值迭代评判学习控制的发展前景也进行了讨论。本书内容丰富、结构清晰、由浅入深、分析透彻,既可作为智能控制、强化学习、优化控制、计算智能、自适应与学习系统等领域研究人员和学生的参考书,又可供相关领域的技术人员使用。
品牌:人邮图书
上架时间:2024-03-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计最新章节
查看全部- 后记
- 参考文献
- 10.6 小结
- 10.5 仿真实验
- 10.4.3 零和博弈最优跟踪的增量值迭代算法
- 10.4.2 零和博弈最优调节的增量值迭代算法
- 10.4.1 考虑历史迭代信息的值迭代算法
- 10.4 面向零和博弈的增量值迭代算法
- 10.3.2 零和博弈问题的演化值迭代算法特性
- 10.3.1 零和博弈问题的折扣值迭代算法推导
王鼎 赵明明 哈明鸣 任进
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