决策算法
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作者(美)米凯尔·J.科申德弗,(美)蒂姆·A.惠勒,(美)凯尔·H.雷 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111756583
出版时间2024-08
装帧平装
开本16开
定价149元
货号1203386879
上书时间2024-11-22
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
米凯尔·J. 科申德弗
（Mykel J. Kochenderfer）
斯坦福大学航空航天系和计算机科学系副教授，智能系统实验室（SISL）主任。曾任职于麻省理工学院林肯实验室。目前主要研究用于设计鲁棒决策系统的算法和分析方法。他拥有爱丁堡大学博士学位。
蒂姆·A. 惠勒
（Tim A. Wheeler）
软件工程师，主要从事自动驾驶、控制和决策系统方面的研发工作。他拥有斯坦福大学博士学位。
凯尔·H. 雷
（Kyle H. Wray）
Robust AI 公司工程总监，曾任硅谷创新联盟实验室首席研究员，目前主要从事自主机器人的研发工作，致力于设计和实现机器人决策系统。他拥有马萨诸塞大学阿默斯特分校博士学位。
目录
译者序
前言
致谢
第1章导论
1.1决策
1.2应用
1.2.1飞机防撞控制系统
1.2.2自动驾驶控制系统
1.2.3乳腺癌筛查
1.2.4金融消费与投资组合配置
1.2.5分布式森林火灾监控系统
1.2.6火星科学探测
1.3方法
1.3.1显式编程
1.3.2监督式学习
1.3.3优化
1.3.4规划
1.3.5强化学习
1.4自动化决策过程的历史
1.4.1经济学
……
内容摘要
本书主要介绍不确定状态下的决策算法,涵盖基本的数学问题和求解算法,共分为五个部分。首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题;然后介绍随机环境中的序列决策问题;接着讨论模型不确定性,包括基于模型的方法和无模型的方法;之后讨论状态不确定性,包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等;最后讨论多智能体系统,涉及多智能体推理和协作智能体等。
主编推荐
本书源于斯坦福大学的课程“不确定性状态下的决策”，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书主要关注规划和强化学习，其中一些技术涉及监督学习和优化。书中的算法是用Julia编程语言实现的，并配有大量图表、示例和练习题。
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