- 题名/责任者:
- 深度强化学习算法原理与实战:基于MATLAB/郑一编著
- 出版发行项:
- 北京:化学工业出版社,2025.09
- ISBN及定价:
- 978-7-122-47575-6/CNY109.00
- 载体形态项:
- 339页:图;26cm
- 个人责任者:
- 郑一 编著
- 学科主题:
- 机器学习-算法
- 中图法分类号:
- TP181
- 书目附注:
- 有书目 (第335-336页)
- 提要文摘附注:
- 本书在详细阐述强化学习基础概念与基本理论的基础上, 循序渐进地介绍了深度强化学习各常用算法的基本思想、算法原理、算法实现、基于实例的算法演示与分析等内容。书中具体介绍了Q-learning算法求解最优路径问题, SARSA算法求解最优安全路径问题, 策略迭代算法求解两地租车最优调度问题, 价值迭代算法求解最优路径问题, DQN算法求解平衡系统的最优控制问题, PG算法求解双积分系统的最优控制问题, AC类算法求解股票交易的最优推荐策略, SAC算法控制机器人手臂执行控球平衡任务, PPO算法求解飞行器平稳着陆最优控制问题, DDPG算法求解四足机器人行走控制策略问题, TD3算法求解PID控制器参数整定问题, 多智能体强化学习的基本概念与基本方法, MAPPO算法求解多智能体协作运送物体问题, IPPO算法与MAPPO算法求解协作竞争探索区域问题, MADDPG与DDPG算法求解车辆路径跟踪控制问题。
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