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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，但它们的准确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。
| 基本信息 | |
|---|---|
| 出版社 | 清华大学出版社 |
| ISBN | 9787302656449 |
| 条码 | 9787302656449 |
| 编者 | [美]德梅萃·P. 博塞克斯（Dimitri P. Bertsekas） 著 李宇超 译 |
| 译者 | 李宇超 |
| 出版年月 | 2024-04-01 00:00:00.0 |
| 开本 | 其他 |
| 装帧 | 平装 |
| 页数 | 0 |
| 字数 | |
| 版次 | 1 |
| 印次 | 1 |
| 纸张 | 一般胶版纸 |
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