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133千字
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2024-03-01
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主编推荐语
全面分析先进值迭代框架下迭代策略的稳定性。
内容简介
在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，先进自动化设计与控制日新月异。
本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。
其次，基于迭代历史信息，提出一种新颖的收敛速度可调节的值迭代算法，有助于加快学习速度、减少计算代价，更高效地获得非线性系统的最优控制律。结合人工智能技术，对无模型值迭代评判学习控制的发展前景也进行了讨论。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 序
- 前言
- 第1章 智能评判控制的先进值迭代方法概述
- 1.1 引言
- 1.2 面向最优调节的值迭代算法
- 1.3 面向最优跟踪的值迭代算法
- 1.4 面向零和博弈的值迭代算法
- 1.5 小结
- 参考文献
- 第2章 基于折扣广义值迭代的线性最优调节与稳定性分析
- 2.1 引言
- 2.2 问题描述
- 2.3 线性系统的折扣广义值迭代算法
- 2.4 仿真实验
- 2.5 小结
- 参考文献
- 第3章 基于折扣广义值迭代的非线性最优控制与稳定性分析
- 3.1 引言
- 3.2 问题描述
- 3.3 非线性系统的折扣广义值迭代算法
- 3.4 仿真实验
- 3.5 小结
- 参考文献
- 第4章 基于折扣广义值迭代的非线性智能最优跟踪
- 4.1 引言
- 4.2 问题描述
- 4.3 面向智能最优跟踪的广义值迭代
- 4.4 基于神经网络的算法实现
- 4.5 仿真实验
- 4.6 小结
- 参考文献
- 第5章 基于广义值迭代的新型事件触发最优跟踪控制
- 5.1 引言
- 5.2 问题描述
- 5.3 基于事件的近似最优跟踪控制设计
- 5.4 基于神经网络的算法实现
- 5.5 仿真实验
- 5.6 小结
- 参考文献
- 第6章 具有先进评判学习结构的广义值迭代轨迹跟踪
- 6.1 引言
- 6.2 问题描述
- 6.3 基于新型代价函数的广义值迭代算法
- 6.4 具有新型代价函数的迭代二次启发式规划算法
- 6.5 仿真实验
- 6.6 小结
- 参考文献
- 第7章 融合集成与演化值迭代的非线性零和博弈设计
- 7.1 引言
- 7.2 问题描述
- 7.3 面向零和博弈的广义值迭代算法
- 7.4 零和博弈问题的演化值迭代控制设计
- 7.5 仿真实验
- 7.6 小结
- 参考文献
- 第8章 收敛速度可调节的新型值迭代机制
- 8.1 引言
- 8.2 问题描述
- 8.3 新型可调节值迭代框架
- 8.4 仿真实验
- 8.5 小结
- 参考文献
- 第9章 融合可调节与稳定值迭代的约束跟踪控制
- 9.1 引言
- 9.2 问题描述
- 9.3 面向最优跟踪的可调节值迭代算法
- 9.4 稳定值迭代算法及演化控制设计
- 9.5 仿真实验
- 9.6 小结
- 参考文献
- 第10章 面向非线性零和博弈的演化与增量值迭代
- 10.1 引言
- 10.2 问题描述
- 10.3 面向零和博弈的演化值迭代算法
- 10.4 面向零和博弈的增量值迭代算法
- 10.5 仿真实验
- 10.6 小结
- 参考文献
- 后记
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
