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书目信息

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题名:
智能控制与强化学习
    
 
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
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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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         预约/预借

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1 21610536   216105364   自科库301/301自科库 71排2列1层/ [索取号:TP273/W152] 在馆    
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