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Reinforcement Learning for Engineering

Zoran Gajić, Lingyi Xu (Gebundene Ausgabe, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
The book is written from the perspective of the optimal feedback control of dynamic systems that evolve in either continuous- or discrete-time domains with emphasis on deterministic problem formulations over the corresponding stochastic problem formulations. Bellman's dynamic programming—optimal feedback control—in continuous- and discrete-time domains forms the mathematical foundations of this…  book. In a simple and clear manner, this book relates the relation of one of the main techniques of the reinforcement learning approach in computer science, so-called Q-learning, to the Bellman dynamic programming functional difference equation. Reinforcement Learning for Engineering contains several exercises, homework problems, and design projects (most using MATLAB® and its Reinforcement Learning toolbox Simulink®; and some using Python) for real physical engineering systems. The book is a valuable reference for all researchers and practitioners interested in an engineering approach to reinforcement learning because it covers many essential results in a systematic manner. The book also presents and defines several future interesting and challenging research problems by providing a deeper physical and mathematical understanding of the optimal control Hamiltonians from the reinforcement learning point of view.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
30.01.2027
Sprache
Englisch
EAN
9783032404015
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Communications and Control Engineering
Sonderedition
Nein
Autor
Zoran Gajić, Lingyi Xu
Seitenanzahl
261
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Reinforcement Learning, Dynamic Programming, Approximate Dynamic Programming, Optimal Control, Policy Iterations, Value Iterations, Zero-sum Differential Games, Nash Differential Games, Partial Model-free Reinforcement Learning, Model-free Reinforcement Learning, Markov Decision Processes, Q-Learning
Thema-Inhalt
TJFM - Regelungstechnik GPFC - Kybernetik und Systemtheorie UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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