《智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计》内容简介与阅读建议

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分类
科技技术
出版年份
2024
出版社
人民邮电出版社
页数
236 页
语言
中文

《智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计》内容简介

在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛, 自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、 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 的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对 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 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, 高效地获得非线性系统的 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。 本书内容丰富、结构清晰、由浅入深、分析透彻,既可作为智能控制、强化学习、优化控制、计算智能、自适应与学 统等领域研究人员和学生的参考书,又可供相关领域的技术人员使用。

《智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计》书籍信息摘要

《智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计》内容简介与阅读建议,作者 王鼎, 赵明明, 哈明鸣, 任进,科技技术,2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:强化学习、智能控制、值迭代算法、计算机类。

《智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计》适合哪些读者?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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版本

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目录

  1. 第一章 智能评判控制的先进值迭代方法概述
  2. 1.1 强化学习背景
  3. 1.2 自适应评判介绍
  4. 1.3 传统值迭代
  5. 1.4 广义值迭代
  6. 1.5 演化值迭代
  7. 1.6 加速值迭代
  8. 1.7 小结
展开全部(共 71 章节)
  1. 第二章 基于广义值迭代的线性□□调节与稳定性分析
  2. 2.1 引言
  3. 2.2 问题描述
  4. 2.3 面向线性系统的广义值迭代
  5. 2.4 迭代策略稳定性分析
  6. 2.5 仿真实验
  7. 2.6 小结
  8. 第三章 具有稳定保证的非线性系统优化控制设计
  9. 3.1 引言
  10. 3.2 问题描述
  11. 3.3 面向非线性系统的广义值迭代
  12. 3.4 迭代策略稳定性和容许性分析
  13. 3.5 仿真实验
  14. 3.6 小结
  15. 第四章 一种基于评判学习的非线性智能□□跟踪
  16. 4.1 引言
  17. 4.2 问题描述
  18. 4.3 面向智能□□跟踪的广义值迭代
  19. 4.4 基于神经网络的算法实现
  20. 4.5 仿真实验
  21. 4.6 小结
  22. 第五章 一类非线性系统的事件触发□□跟踪控制
  23. 5.1 引言
  24. 5.2 问题描述
  25. 5.3 基于事件触发的近似□□跟踪
  26. 5.4 基于神经网络的跟踪控制器设计
  27. 5.5 仿真实验
  28. 5.6 小结
  29. 第六章 基于演化值迭代的非线性□□轨迹跟踪
  30. 6.1 引言
  31. 6.2 问题描述
  32. 6.3 基于新型效用函数的广义值迭代
  33. 6.4 演化控制与稳定性分析
  34. 6.5 仿真实验
  35. 6.6 小结
  36. 第七章 融合值迭代学习的非线性零和博弈性能分析
  37. 7.1 引言
  38. 7.2 零和博弈问题描述
  39. 7.3 面向零和博弈的广义值迭代
  40. 7.4 零和博弈的演化控制设计
  41. 7.5 仿真实验
  42. 7.6 小结
  43. 第八章 具有可调节收敛速度的新型值迭代机制
  44. 8.1 引言
  45. 8.2 问题描述
  46. 8.3 加速值迭代算法性能分析
  47. 8.4 加速值迭代应用设计
  48. 8.5 仿真实验
  49. 8.6 小结
  50. 第九章 基于加速值迭代的非线性系统轨迹跟踪
  51. 9.1 引言
  52. 9.2 问题描述
  53. 9.3 面向跟踪控制的加速值迭代
  54. 9.4 基于加速值迭代的演化控制
  55. 9.5 仿真实验
  56. 9.6 小结
  57. 第十章 面向非线性零和博弈的快速值迭代学习
  58. 10.1 引言
  59. 10.2 问题描述
  60. 10.3 面向零和博弈的增量迭代机制
  61. 10.4 面向零和博弈的自励迭代机制
  62. 10.5 仿真实验
  63. 10.6 小结与展望

常见问题

《智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计》适合谁读?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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