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Dimitri P. Bertseka,美国MIT终身教授,美国国家工程院院士,清华大学复杂与网络化系统研究中心客座教授,电气工程与计算机科学领域国际知名作者,著有《非线性规划》《网络优化》《凸优化》等十几本教材和专著。本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题,这些问题原则上可以通过动态规划和控制来解决,但它们的解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法,以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习,也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界,并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。
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