书目详细信息
： 强化学习与最优控制
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-65644-9:CNY139.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 强化学习与最优控制/.(美)德梅萃·P. 博塞克斯(Dimitri P. Bertsekas)著/.李宇超译 |
| 版本项： | 2版 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2024 |
| 载体形态项： | 271页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列 |
| 提要文摘： | 本书考虑大规模且具有挑战性的多阶段决策问题。原则上，动态规划能够给出此类问题的精确解。然而，对于许多实际问题，通过动态规划进行数值求解并不可行。本书探讨的求解方法通过采用恰当的近似手段，在计算资源相对有限的前提下能够给出满足性能要求的次优策略。 |
| 并列题名： | Reinforcement learning and optimal control eng |
| 题名主题： | 最佳控制 教材 |
| 中图分类： | O232 |
| 个人名称等同： | 博塞克斯 (美) (Bertsekas, Dimitri P.) 著 |
| 个人名称次要： | 李宇超 译 |