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基於模型的強化學習

作者：(伊朗)米拉德·法爾西//劉俊|責編:張燁|譯者:高藝//夏宇翔//陳鋒//劉攀成//鍾家華等
出版社：東南大學
ISBN：9787576610444

出版日期：2024/07/01
裝幀：平裝
頁數：236

人民幣：RMB 98 元售價：元

內容大鋼

強化學習是機器學習的一個基本范示，其中智能體執行動作以確保設備的最優性能。雖然這種機器學習範式近年來取得了巨大的成功和普及，但以前的學術研究要麼集中在理論上（最優控制和動態規劃），要麼集中在演算法上，其中大多數是基於模擬的。
《基於模型的強化學習》提供了一個基於模型的框架來橋接這兩個方面，從而創建了一個基於模型的在線學習控制主題的整體處理。在此過程中，作者尋求開發一個基於模型的數據驅動控制框架，該框架將數據系統識別、基於模型的強化學習和最優控制以及每個主題的應用連接起來。這種評估經典結果的新技術將會是更有效的強化學習系統。本書的核心是提供一個端到端的框架——從設計到應用——一種更易於處理的基於模型的強化學習技術。

作者介紹

(伊朗)米拉德·法爾西//劉俊|責編:張燁|譯者:高藝//夏宇翔//陳鋒//劉攀成//鍾家華等

前言
1  非線性系統分析
  1.1  符號
  1.2  非線性動態系統
  1.3  Lyapunov穩定性分析
  1.4  離散時間動態系統的穩定性分析
  1.5  總結
  參考文獻
2  優化控制
  2.1  問題描述
  2.2  動態規劃
  2.3  線性二次型調節器
  2.4  總結
  參考文獻
3  強化學習
  3.1  具有二次成本的控制仿射系統
  3.2  精確策略迭代
  3.3  未知動力學和函數逼近的策略迭代
  3.4  總結
  參考文獻
4  動態模型的學習
  4.1  簡介
  4.2  模型選擇
  4.3  參數模型
  4.4  參數化學習演算法
  4.5  持續激勵
  4.6  Python工具箱
  4.7  對比結果
  4.8  總結
  參考文獻
5  基於結構化在線學習的連續時間非線性系統控制
  5.1  簡介
  5.2  結構化近似最優控制框架
  5.3  局部穩定性與最優性分析
  5.4  SOL演算法
  5.5  模擬結果
  5.6  小結
  參考文獻
6  結構化在線學習方法在未知動態非線性跟蹤中的應用
  6.1  簡介
  6.2  跟蹤控制的結構化在線學習
  6.3  使用SOL的基於學習的跟蹤控制
  6.4  模擬結果
  6.5  總結
  參考文獻
7  分段學習與控制及其穩定性保證
  7.1  簡介
  7.2  問題公式化描述
  7.3  分段學習與控制框架
  7.4  不確定性邊界分析

  7.5  分段仿射學習與控制的穩定性驗證
  7.6  數值結果
  7.7  總結
  參考文獻
8  太陽能光伏系統應用
  8.1  簡介
  8.2  問題描述
  8.3  光伏陣列的最優控制
  8.4  應用注意事項
  8.5  模擬結果
  8.6  總結
  參考文獻
9  四旋翼無人機低級控制應用
  9.1  簡介
  9.2  四旋翼無人機模型
  9.3  基於RLS識別器的四旋翼無人機結構化在線學習
  9.4  數值結果
  9.5  總結
  參考文獻
10  Python工具箱
  10.1  概述
  10.2  用戶輸入
  10.3  SOL
  10.4  顯示與輸出
  10.5  總結
  參考文獻
附錄
  A.1  註釋5.4的補充分析
  A.2  註釋5.5的補充分析

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