- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
- зарубежная литература
-
знания и навыки
- изучение языков
- компьютерная литература
- научно-популярная литература
- словари, справочники
-
учебная и научная литература
- безопасность жизнедеятельности
- военное дело
- гуманитарные и общественные науки
- естественные науки
- задачники
- монографии
- научные труды
- практикумы
- прочая образовательная литература
- сельское и лесное хозяйство
-
технические науки
- высокие технологии
- горное дело
- информатика и вычислительная техника
- конструкции
- легкая промышленность
- материаловедение
- машиностроение
- нормативная документация
- общетехнические дисциплины
- основы производства
- пищевая промышленность
- приборостроение
- проектирование
- промышленность
- радиоэлектроника
- строительство
- техническая литература
- технологии металлов
- транспорт
- химическая технология
- эксплуатация промышленного оборудования
- энергетика
- учебники и пособия для вузов
- учебники и пособия для ссузов
- учебно-методические пособия
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
Liu Derong — Reinforcement Learning and Approximate Dynamic Programming for Feedback Control
Купить и скачать за 18554.48 ₽
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: Liu Derong
Издатель: John Wiley & Sons Limited
ISBN: 9781118453933
Описание: Reinforcement learning (RL) and adaptive dynamic programming (ADP) has been one of the most critical research fields in science and engineering for modern complex systems. This book describes the latest RL and ADP techniques for decision and control in human engineered systems, covering both single player decision and control and multi-player games. Edited by the pioneers of RL and ADP research, the book brings together ideas and methods from many fields and provides an important and timely guidance on controlling a wide variety of systems, such as robots, industrial processes, and economic decision-making.