强化学习与机器人控制 简洁描述人机交互控制方案,深入介绍了新颖的无模型强化学习控制器。提供了严谨的数学推理和演示,助于读者理解控制方案和算法。随书提供参考文献,获取地址见书封底二维码。
从2013年开始,作者及其团队开始使用神经网络和模糊系统等智能技术研究人机交互控制。2016年,作者将更多注意力放在如何利用强化学习解决人机交互问题上。经过四年的工作,他们在关节空间和任务空间中提出了基于模型和无模型的阻抗和导纳控制的结果,还分析了闭环系统,并且讨论了无模型上优机器人交互控制和基于强化学习的位置受力控制设计。他们研究了庞大的离散时间空间和连续时间空间中的强化学习方法。对于冗余机器人的控制,他们使用多智能体强化学习来解决,并分析强化学习的收敛性。将最坏情况下不确定性的鲁棒人机交互控制转化为 H2/H 问题 ,采用强化学习和神经网络设计并实现上优控制器。 本书假设读者熟悉基于经典和高级控制器进行机器人交互控制的一些应用,将进一步对系统识别、基于模型和无模型的机器人交互控制器进行系统
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UNIX 网络编程:第3版 (美)史蒂文斯,(美)芬纳,(美)鲁道夫 ,杨继张 清华大学出版社【可开电子发票】 【正品保证,进入店铺更多优惠!】
“这是一本专业人士渴望拜读的书,因为它巧妙地结合了实践经验、历史观点和深入涉及本领域获得的洞察力。阅读本书给我带来了乐趣,也使我获益匪浅,相信大家会有同感。” ——Sam Leffer 为了构建现今高度分布的网络应用和服务,大家务必深入掌握套接口等关键的网络编程API。《UNIX网络编程卷:套接口API(第3版)》一书为在各种环境下构建健壮的高性能网络互连系统提供了详尽的自始至终的指导。这个新版本基于W.Ri-chard Stevens先生久负盛誉的遗著,由两名的网络编程专家全面更新,融入当今至关重要的标准、实现和技术。 新的主题包括: ·POSIX单一UNIX规范第3版 ·IPv6相关若干API(包括更新过的IPv6/IPv4互操作性的指导) ·新的SCTP传输协议 ·基于IPsec的密钥管理套接口 ·在FreeBSD 4.8/5.1、Linux2.4.7、Solaris 9、
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本书第版和第2版由已故UNIX网络专家W.RichardStevens博士独自编写。本书是3版,由世界网络专家BillFenner和AndrewM.Rudoff执笔,根据近几年网络技术的发展,对上一版进行全面修订,增添了IPv6的更新过的信息、SCTP协议和密钥管理套接口的内容,删除了X/Open传输接口的内容。本书全面深入地介绍了如何使用套接口API进行网络编程。全书从对套接口API的综合讨论开始,论述了基本编程内容后,即转入套接口编程的相关主题,包括IPv4与IPv6的互劋作性、UNIX域协议、非阻塞I/O、路由套接口、广播、多播、线程、原始套接口、数据链路访问等,对于客户/服务器程序的各种设计方法也作了完整的探讨,还对流这种设备驱动机制作了深入分析。在录中给出了IPv6、ICMPv6、虚拟网络等内容以及部分习题答案。本书内容详尽且具权威性,几乎每章都提供精选的习题,是计算机和网络专业高年
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302637400 Author 作者 (墨)余文,(墨)阿道夫·佩鲁斯基亚 Format 版本 精装 Pages Number 页数 260页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 在《强化学习与机器人控制》一书中,专家团队不仅简洁明了地描述了人机交互控制方案,还深入介绍了新颖的无模型强化学习控制器。本书首先简述更优选的人机交互控制方案和强化学习,然后讲解典型的环境模型,*介绍一些更有名的参数估计识别技术。 《强化学习与机器人控制》提供了严谨的数学推理和演示,这有助于读者理解控制方案和算法。书中还描述了人机交互控制和基于强化学习控制的稳定性和收敛性分析。另外,还讨论了一
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强化学习与机器人控制 (墨)余文,(墨)阿道夫·佩鲁斯基亚 著 刘晓骏 译 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
从2013年开始,作者及其团队开始使用神经网络和模糊系统等智能技术研究人机交互控制。2016年,作者将更多注意力放在如何利用强化学习解决人机交互问题上。经过四年的工作,他们在关节空间和任务空间中提出了基于模型和无模型的阻抗和导纳控制的结果,还分析了闭环系统,并且讨论了无模型上优机器人交互控制和基于强化学习的位置受力控制设计。他们研究了庞大的离散时间空间和连续时间空间中的强化学习方法。对于冗余机器人的控制,他们使用多智能体强化学习来解决,并分析强化学习的收敛性。将最坏情况下不确定性的鲁棒人机交互控制转化为“H2/H∞问题”,采用强化学习和神经网络设计并实现上优控制器。本书假设读者熟悉基于经典和高级控制器进行机器人交互控制的一些应用,将进一步对系统识别、基于模型和无模型的机器人交互控制器进行系
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[正版]强化学习与机器人控制 (墨)余文,(墨)阿道夫·佩鲁斯基亚 著 刘晓骏 译 可开发票,正版现货,支持7天无理由退换货
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强化学习与机器人控制 阿道夫·佩鲁斯基亚(AdolfoPerrusquia)著刘晓骏 译 清华大学出版社
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强化学习与机器人控制 (墨)余文,(墨)阿道夫·佩鲁斯基亚 著 刘晓骏 译 清华大学出版社
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“这是一本专业人士渴望拜读的书,因为它巧妙地结合了实践经验、历史观点和深入涉及本领域获得的洞察力。阅读本书给我带来了乐趣,也使我获益匪浅,相信大家一定会有同感。” ——Sam Leffer 为了构建现今高度分布的网络应用和服务,大家务必深入掌握套接口等关键的网络编程API。《UNIX网络编程第1卷:套接口API(第3版)》一书为在各种环境下构建健壮的高性能网络互连系统提供了详尽的自始至终的指导。这个新版本基于W.Ri-chard Stevens先生久负盛誉的遗著,由两名一流的网络编程专家全面更新,融入当今至关重要的标准、实现和技术。 新的主题包括: ·POSIX单一UNIX规范第3版 ·IPv6相关若干API(包括更新过的IPv6/IPv4互操作性的指导) ·新的SCTP传输协议 ·基于IPsec的密钥管理套接口 ·在FreeBSD 4.8/5.1、L
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UNIX网络编程 [美] 史蒂文斯,[美] 芬纳,[美] 鲁道夫 著,杨继张 译 清华大学出版社【正版书籍 达额立减】 保证正版现货图书,放心购买,有任何问题及时联系在线客服!
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UNIX 网络编程:第3版 (美)史蒂文斯,(美)芬纳,(美)鲁道夫 著,杨继张 译 清华大学出版社,【正版现货】 正版图书,本店套装图书默认为单本,您下单前可咨询在线客服,谢谢!
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