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@ a智能控制与强化学习@ Azhi neng kong zhi yu qiang hua xue xi@ e先进值迭代评判设计@ d= Intelligent control and reinforcement learning@ eadvanced value iteration critic design@ f王鼎 ... [等] 著@ zeng
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@ a题名页题: 王鼎, 赵明明, 哈明鸣, 任进著
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@ a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。
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@ aIntelligent control and reinforcement learning@ eadvanced value iteration critic design@ zeng
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智能控制与强化学习：先进值迭代评判设计= Intelligent control and reinforcement learning：advanced value iteration critic design/王鼎 ... [等] 著.-北京：人民邮电出版社，2024.03 236页：图；23cm ISBN 978-7-115-63395-8：CNY139.80 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。 ●
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[索取号:TP273/W152]
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