Programare dinamică aproximativă

Evaluare:   (4.1 din 5)

Programare dinamică aproximativă (B. Powell Warren)

Recenzii ale cititorilor

Rezumat:

Cartea oferă o introducere clară și ușor de citit în învățarea prin întărire și programarea dinamică, ceea ce o face potrivită pentru autoinstruire. Ea explică eficient conceptele și oferă exemple bune. Cu toate acestea, unii cititori au remarcat probleme cu versiunea Kindle și o preferință pentru notație diferită de alte texte.

Avantaje:

Explicații foarte ușor de citit și clare
oferă o bună prezentare generală a învățării prin întărire și a programării dinamice
include exemple utile și sfaturi de implementare
potrivită pentru începători.

Dezavantaje:

Probleme cu formatarea versiunii Kindle; notația diferă de lucrările lui Bertsekas, ceea ce poate deruta unii cititori.

(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Approximate Dynamic Programmin

Conținutul cărții:

Elogii pentru prima ediție

"În sfârșit, o carte dedicată programării dinamice și scrisă folosind limbajul cercetării operaționale (OR) Această carte frumoasă umple un gol în bibliotecile specialiștilor și practicienilor OR.".

-- Computing Reviews

Această nouă ediție prezintă un accent pe modelarea și calculul pentru clase complexe de probleme de programare dinamică aproximativă

Înțelegerea programării dinamice aproximative (ADP) este vitală pentru a dezvolta soluții practice și de înaltă calitate la probleme industriale complexe, în special atunci când aceste probleme implică luarea de decizii în prezența incertitudinii. Approximate Dynamic Programming, Second Edition integrează în mod unic patru discipline distincte - procese decizionale Markov, programare matematică, simulare și statistică - pentru a demonstra cum să abordezi, să modelezi și să rezolvi cu succes o gamă largă de probleme din viața reală folosind ADP.

Cartea continuă să reducă decalajul dintre informatică, simulare și cercetarea operațională și adoptă acum notația și vocabularul învățării prin consolidare, precum și căutarea stocastică și optimizarea prin simulare. Autorul prezintă algoritmii esențiali care servesc ca punct de plecare în proiectarea de soluții practice pentru probleme reale. Sunt introduse cele trei blesteme ale dimensionalității care au impact asupra problemelor complexe și este oferită o acoperire detaliată a provocărilor de implementare. A doua ediție prezintă, de asemenea:

⬤ Un capitol nou care descrie patru clase fundamentale de politici pentru lucrul cu diverse probleme de optimizare stohastică: politici miopice, politici de așteptare, aproximări ale funcției de politică și politici bazate pe aproximări ale funcției de valoare.

⬤ Un capitol nou privind căutarea de politici care reunește conceptele de căutare stocastică și optimizare prin simulare și introduce o nouă clasă de strategii optime de învățare.

⬤  Acoperire actualizată a problemei exploatării explorării în ADP, incluzând acum o metodă recent dezvoltată pentru a face învățarea activă în prezența unei stări fizice, folosind conceptul de gradient de cunoaștere.

⬤  O nouă secvență de capitole care descriu metodele statistice pentru aproximarea funcțiilor de valoare, estimarea valorii unei politici fixe și aproximarea funcției de valoare în timpul căutării politicilor optime.

Acoperirea prezentată a ADP pune accentul pe modele și algoritmi, concentrându-se asupra aplicațiilor conexe și a calculului, discutând în același timp și partea teoretică a subiectului care explorează dovezile de convergență și rata de convergență. Un site web conex prezintă o discuție continuă a domeniilor în evoluție ale programării dinamice de aproximare și învățării prin consolidare, împreună cu lecturi suplimentare, software și seturi de date.

Necesitând doar o înțelegere de bază a statisticii și probabilității, Approximate Dynamic Programming, Second Edition este o carte excelentă pentru cursurile de inginerie industrială și cercetare operațională la nivel universitar și postuniversitar. Este, de asemenea, o referință valoroasă pentru cercetătorii și profesioniștii care utilizează programarea dinamică, programarea stocastică și teoria controlului pentru a rezolva probleme în activitatea lor de zi cu zi.

Alte date despre carte:

ISBN:9780470604458
Autor:
Editura:
Legare:Copertă dură
Anul publicării:2011
Numărul de pagini:656

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Programare dinamică aproximativă - Approximate Dynamic Programmin
Elogii pentru prima ediție "În sfârșit, o carte dedicată programării dinamice și scrisă folosind...
Programare dinamică aproximativă - Approximate Dynamic Programmin
Analiza și modelarea deciziilor secvențiale: Modelare cu Python - Sequential Decision Analytics and...
Problemele de decizie secvențială apar practic în...
Analiza și modelarea deciziilor secvențiale: Modelare cu Python - Sequential Decision Analytics and Modeling: Modeling with Python
O abordare modernă a predării unei introduceri la optimizare - A Modern Approach to Teaching an...
Optimizarea ar trebui să fie știința luării celor...
O abordare modernă a predării unei introduceri la optimizare - A Modern Approach to Teaching an Introduction to Optimization
Învățarea prin consolidare și optimizarea stochastică: Un cadru unificat pentru decizii secvențiale...
ÎNVĂȚAREA PRIN CONSOLIDARE ȘI OPTIMIZAREA...
Învățarea prin consolidare și optimizarea stochastică: Un cadru unificat pentru decizii secvențiale - Reinforcement Learning and Stochastic Optimization: A Unified Framework for Sequential Decisions

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)