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题名/责任者:

基于函数逼近的强化学习与动态规划/(罗) 卢西恩·布索尼 ... [等] 著 刘全, 傅启明, 章宗长译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-115-50830-0/CNY129.00

载体形态项:

249页:图;24cm

统一题名:

Reinforcement learning and dynamic programming using function approximators

个人责任者:

布索尼 (Busoniu, Lucian) 著

个人责任者:

巴布斯卡 (Babuska, Robert) 著

个人责任者:

舒特 (Schutter, Bart De) 著

个人次要责任者:

刘全 译

个人次要责任者:

傅启明 译

个人次要责任者:

章宗长 译

学科主题:

机器学习-研究

学科主题:

动态规划-研究

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

著者还有：(荷)罗伯特·巴布斯卡(Robert Babuska), (荷)巴特·德·舒特(Bart De Schutter), (比)达米安·厄恩斯特(Damien Ernst)

出版发行附注:

由Taylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司出版, 并经其授权翻译出版

书目附注:

有书目 (第232-249页)

提要文摘附注:

本书针对连续变化的控制问题，重点集中在近似动态规划（DP）和强化学习（RL）方面。全书共分6章。第1章为概述；第2章为动态规划与强化学习介绍；第3章为大规模连续空间中的动态规划与强化学习；第4章为基于模糊表示的近似值迭代；第5章为用于在线学习和连续动作控制的近似策略迭代；第6章为基于交叉熵基函数优化的近似策略搜索。

使用对象附注:

本材料主要面向系统与控制（特别是优化、自适应和学习控制）、计算机（特别是机器学习和人工智能）、运筹学和统计学领域的研究者、工作人员和研究生。本书可以作为处理DP和RL方法课程的辅助教材。

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