《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
- 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。
- 作者:王鼎, 赵明明, 哈明鸣, 任进
- 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
- 格式:暂无已核验合规下载格式
《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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目录
- 第一章 智能评判控制的先进值迭代方法概述
- 1.1 强化学习背景
- 1.2 自适应评判介绍
- 1.3 传统值迭代
- 1.4 广义值迭代
- 1.5 演化值迭代
- 1.6 加速值迭代
- 1.7 小结
展开全部(共 71 章节)
- 第二章 基于广义值迭代的线性□□调节与稳定性分析
- 2.1 引言
- 2.2 问题描述
- 2.3 面向线性系统的广义值迭代
- 2.4 迭代策略稳定性分析
- 2.5 仿真实验
- 2.6 小结
- 第三章 具有稳定保证的非线性系统优化控制设计
- 3.1 引言
- 3.2 问题描述
- 3.3 面向非线性系统的广义值迭代
- 3.4 迭代策略稳定性和容许性分析
- 3.5 仿真实验
- 3.6 小结
- 第四章 一种基于评判学习的非线性智能□□跟踪
- 4.1 引言
- 4.2 问题描述
- 4.3 面向智能□□跟踪的广义值迭代
- 4.4 基于神经网络的算法实现
- 4.5 仿真实验
- 4.6 小结
- 第五章 一类非线性系统的事件触发□□跟踪控制
- 5.1 引言
- 5.2 问题描述
- 5.3 基于事件触发的近似□□跟踪
- 5.4 基于神经网络的跟踪控制器设计
- 5.5 仿真实验
- 5.6 小结
- 第六章 基于演化值迭代的非线性□□轨迹跟踪
- 6.1 引言
- 6.2 问题描述
- 6.3 基于新型效用函数的广义值迭代
- 6.4 演化控制与稳定性分析
- 6.5 仿真实验
- 6.6 小结
- 第七章 融合值迭代学习的非线性零和博弈性能分析
- 7.1 引言
- 7.2 零和博弈问题描述
- 7.3 面向零和博弈的广义值迭代
- 7.4 零和博弈的演化控制设计
- 7.5 仿真实验
- 7.6 小结
- 第八章 具有可调节收敛速度的新型值迭代机制
- 8.1 引言
- 8.2 问题描述
- 8.3 加速值迭代算法性能分析
- 8.4 加速值迭代应用设计
- 8.5 仿真实验
- 8.6 小结
- 第九章 基于加速值迭代的非线性系统轨迹跟踪
- 9.1 引言
- 9.2 问题描述
- 9.3 面向跟踪控制的加速值迭代
- 9.4 基于加速值迭代的演化控制
- 9.5 仿真实验
- 9.6 小结
- 第十章 面向非线性零和博弈的快速值迭代学习
- 10.1 引言
- 10.2 问题描述
- 10.3 面向零和博弈的增量迭代机制
- 10.4 面向零和博弈的自励迭代机制
- 10.5 仿真实验
- 10.6 小结与展望
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