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動態規劃與最優控制(近似動態規劃第Ⅰ卷)/信息技術和電氣工程學科國際知名教材中譯本系列

  • 作者：(美)德梅萃·P.博塞克斯|責編:王一玲|譯者:賈慶山//李岩
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302659716
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：380
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    《動態規劃與最優控制——近似動態規劃》共兩卷，本書為第I卷，主要介紹動態規劃與最優控制的基本方法，包括最短路徑問題、精確和不精確狀態信息、有限和無限階段問題等經典模型，以及近似動態規劃等理論方法。本書深入淺出，非常適合控制、優化、電子工程、電腦、工業工程等專業的研究生學習，也適合作為高年級本科生和本領域的研究者的參考書。
作者介紹
(美)德梅萃·P.博塞克斯|責編:王一玲|譯者:賈慶山//李岩
    德梅萃·P.博塞克斯（Dimitri Bertsekas）曾在希臘國立雅典技術大學學習機械與電機工程，之後從麻省理工學院獲得系統科學博士學位。曾先後在斯坦福大學工程與經濟系統系和伊利諾伊大學香檳分校的電機工程系任教。1979年以來，他一直在麻省理工學院電機工程與電腦科學系任教，現任麥卡菲工程教授。其研究涉及多個領域，包括優化、控制、大規模計算和數據通信網路，並與其教學和著書工作聯繫緊密。他已撰寫14本著作以及眾多論文，其中數本著作在麻省理工學院被用作教材。他與動態規劃之緣始於博士論文的研究，並通過學術論文、多本教材和學術專著一直延續至今。     Bertsekas 教授因其著作《神經元動態規劃》（與John Tsitsiklis合著）榮獲1997年INFORMS 授予的運籌學與電腦科學交叉領域的傑出研究成果獎、2000年希臘運籌學國家獎、2001年美國控制會議John R.Ragazzini獎以及2009年INFORMS Expository寫作獎。2001年，他因為「基礎性研究、實踐並教育優化/控制理論，特別是在數據通信網路中的應用」當選美國工程院院士。     Bertsekas博士近些年出版的書包括《概率導論》第二版（2008年與John Tsitsiklis合著）和《凸優化理論》（2009），均由雅典娜科學出版社出版。
目錄
第1章  動態規劃演算法
  1.1  概述
  1.2  基本問題
  1.3  演算法
  1.4  狀態增廣和其他重新建模
  1.5  一些數學問題
  1.6  動態規劃和極小化極大控制
  1.7  註釋、參考文獻和習題
第2章  確定性系統和最短路徑問題
  2.1  有限狀態系統和最短路徑
  2.2  一些最短路徑的應用
    2.2.1  關鍵路徑分析
    2.2.2  隱馬爾可夫模型和瓦特比演算法
  2.3  最短路徑演算法
    2.3.1  標籤糾正方法
    2.3.2  標籤糾正變形-A*演算法
    2.3.3  分支定界
    2.3.4  約束與多目標問題
  2.4  註釋、參考文獻和習題
第3章  確定性連續時間最優控制
  3.1  連續時間最優控制
  3.2  哈密爾頓-雅可比-貝爾曼方程
  3.3  龐特里亞金最小值原理
    3.3.1  使用HJB方程的非正式推導
    3.3.2  一種基於變分思想的推導
    3.3.3  離散時間問題的最小值原理
  3.4  最小值原理推廣
    3.4.1  固定的末端狀態
    3.4.2  自由初始狀態
    3.4.3  自由終止時間
    3.4.4  時變系統與費用
    3.4.5  奇異問題
  3.5  註釋、參考文獻和習題
第4章  具有精確狀態信息的問題
  4.1  線性系統和二次型費用
  4.2  庫存控制
  4.3  動態資本分析
  4.4  最優停止問題
  4.5  調度與交換的理由
  4.6  不確定性的集合隸屬度描述
    4.6.1  集合隸屬度估計
    4.6.2  具有未知且有界擾動的控制
  4.7  註釋、參考文獻和習題
第5章  不精確狀態信息的問題
  5.1  化簡為精確信息的情形
  5.2  線性系統和二次型費用
  5.3  線性系統的最小方差控制
  5.4  充分統計量
    5.4.1  條件狀態分佈
    5.4.2  有限狀態系統

  5.5  註釋、參考文獻和習題
第6章  近似動態規劃
  6.1  確定性等價和自適應控制
    6.1.1  謹慎、探測和對偶控制
    6.1.2  兩階段控制和識別能力
    6.1.3  確定性等價控制和可辨識性
    6.1.4  自調節調節器
  6.2  開環反饋控制
  6.3  有限前瞻策略
    6.3.1  有限前瞻策略的性能界
    6.3.2  有限前瞻中的計算問題
    6.3.3  問題近似——強化分解
    6.3.4  集結
    6.3.5  後續費用的參數化近似
  6.4  滾動演算法
    6.4.1  離散確定性問題
    6.4.2  由模擬評價的Q-因子
    6.4.3  Q-因子近似
  6.5  模型預測控制及相關方法
    6.5.1  滾動時段近似
    6.5.2  模型預測控制中的穩定性問題
    6.5.3  結構受限的策略
  6.6  近似動態規劃中的額外主題
    6.6.1  離散化
    6.6.2  其他近似方法
  6.7  註釋、參考文獻和習題
第7章  無限階段問題介紹
  7.1  概覽
  7.2  隨機最短路徑問題
  7.3  折扣問題
  7.4  每階段平均費用問題
  7.5  半馬爾可夫問題
  7.6  註釋、參考文獻和習題
附錄A  數學知識複習
  A.1  集合
  A.2  歐氏空間
  A.3  矩陣
  A.4  分析
  A.5  凸集和凸函數
附錄B  優化理論
  B.1  最優解
  B.2  最優性條件
  B.3  二次型最小化
附錄C  概率論
  C.1  概率空間
  C.2  隨機變數
  C.3  條件概率
附錄D  關於有限狀態馬爾可夫鏈
  D.1  平穩馬爾可夫鏈
  D.2  狀態分類

  D.3  極限概率
  D.4  首達時間
附錄E  卡爾曼濾波
  E.1  最小二乘估計
  E.2  線性最小二乘估計
  E.3  狀態估計一卡爾曼濾波器
  E.4  穩定性方面
  E.5  高斯-馬爾可夫估計器
  E.6  確定性最小二乘估計
附錄F  隨機線性系統模型
  F.1  具有隨機輸入的線性系統
  F.2  具有有理數譜的過程
  F.3  ARMAX模型
附錄G  不確定性下的決策問題建模
  G.1  不確定性下的決策問題
  G.2  期望效用理論和風險
  G.3  隨機最優控制問題
參考文獻

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