书目信息 |
| 题名： |
智能控制与强化学习
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| 作者： | 王鼎 ， 赵明明 ， 哈明鸣 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2024.03 |
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| 页数： | 236页 | |
| 开本： | 23cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP273 ， TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 智能控制--zhi neng kong zhi , 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-63395-8 | |
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| 304 | @a题名页题: 王鼎, 赵明明, 哈明鸣, 任进著 | |
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| 330 | @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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| 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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正题名：智能控制与强化学习
索取号：TP273/W152
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