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强化学习与最优控制
『简体书』 作者:[美]德梅萃·P.,博赛卡斯[Dimitri P.,Bert 出版:清华大学出版社 日期:2020-06-01 Dimitri P. Bertseka,美国MIT终身教授,美国国家工程院院士,清华大学复杂与网络化系统研究中心客座教授 ... |
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抽象动态规划(第2版)
『简体书』 作者:[美]德梅萃·P.博赛卡斯[Dimitri P. Berts 出版:清华大学出版社 日期:2022-04-01 本书以动态规划为基础,运用抽象映射的单调性和压缩映射理论研究近似动态规划或动态规划的若干典型问题,主要特点是:不涉及所讨 ... |
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策略前展、策略迭代与分布式强化学习
『简体书』 作者:[美]德梅萃·P. 博赛卡斯[Dimitri P. Bert 出版:清华大学出版社 日期:2022-04-01 读者通过本书可以了解强化学习中策略迭代,特别是Rollout方法在分布式和多智能体框架下的进展和应用。本书可用作人工智能 ... |
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强化学习与最优控制
『简体书』 作者:[美]德梅萃·P. 博塞克斯[Dimitri P. Bert 出版:清华大学出版社 日期:2024-04-01 本书通过最优控制与动态规划的视角介绍和解读强化学习,对不同领域中给出的类似的重要概念加以梳理澄清,并将许多行之有效的方法 ... |
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动态规划与最优控制——近似动态规划(第I卷)
『简体书』 作者:[美]德梅萃·P. 博塞克斯[Dimitri P. Bert 出版:清华大学出版社 日期:2024-05-01 本书是MIT博塞克斯教授的一本力作,分两卷,本书是第I卷,主要介绍动态规划与最优控制的基本方法,包括最短路径问题、精确和 ... |
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阿尔法零对最优模型预测自适应控制的启示
『简体书』 作者:[美]德梅萃·P. 博塞克斯[Dimitri P. Bert 出版:清华大学出版社 日期:2024-06-01 本书的目的是提出并构建近似动态规划和强化学习的理论框架。这一框架以两个算法为中心,这两个算法在很大程度上彼此独立地设计出 ... |
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动态规划与最优控制——近似动态规划
『简体书』 作者:[美]德梅萃 P.,博塞克斯[Dimitri P.,Bert 出版:清华大学出版社 日期:2021-02-01 本书系统性介绍动态规划,特别是近似动态规划,包括折扣问题的理论与计算方法、随机*短路问题、无折扣问题、平均费用问题、折扣 ... |
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