增强学习与近似动态规划 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:徐昕

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2010-5

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787030275653

丛书系列:智能科学技术著作丛书

图书标签:

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图书简介：深度强化学习与复杂系统控制 内容概要： 本书深入探讨了如何运用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的最新理论与前沿技术，解决传统控制理论难以驾驭的高维、非线性、强耦合复杂系统的控制与决策问题。全书结构严谨，从基础的强化学习框架出发，逐步过渡到与深度神经网络的融合，最终聚焦于在实际工程、机器人学、金融建模以及大规模资源调度等复杂领域中的应用与创新。 本书旨在为高级研究人员、系统工程师以及有志于探索智能决策前沿的读者提供一套系统化、工程化的知识体系。我们避免了对“增强学习与近似动态规划”这一特定主题的重复阐述，而是着眼于DRL在更广泛的控制范畴内的突破性进展。 --- 第一部分：强化学习基石与现代控制理论的交汇 本部分旨在为读者建立坚实的理论基础，理解DRL如何超越传统基于模型的控制方法。 第1章：复杂系统建模挑战与决策框架 本章首先界定了“复杂系统”的内涵，包括其固有的不确定性（Stochasticity）、非平稳性（Non-stationarity）以及高维状态空间。我们将分析传统基于模型（Model-Based）方法（如精确状态估计、最优控制LQR/H-infinity）在面对认知不足或模型误差巨大时的局限性。 随后，引入马尔可夫决策过程（MDP）作为无模型学习的数学框架。重点阐述了Bellman方程的理论意义，并从策略迭代和值函数迭代的角度，奠定了动态规划思想的最初形态。然而，本章将明确指出，在连续状态和动作空间下，求解精确的Bellman最优方程的计算复杂度呈指数级增长，这为引入函数逼近器埋下了伏笔。 第2章：函数逼近的进化：从线性到深度网络 本章聚焦于如何处理无限维状态空间问题，即函数逼近技术。 1. 线性函数逼近的局限性： 概述了特征工程在传统方法中的作用，以及线性模型在捕捉高阶交互特征时的不足。 2. 特征表示的学习： 深入探讨了如何利用深度神经网络（DNNs）作为强大的通用函数逼近器。我们详细分析了卷积神经网络（CNNs）在处理图像类状态（如视觉伺服）中的适用性，以及循环神经网络（RNNs）/长短期记忆网络（LSTMs）在处理时序依赖性任务中的优势。 3. 不确定性量化（Uncertainty Quantification）： 讨论了在深度学习框架下，如何利用贝叶斯方法或集成学习方法来估计神经网络输出的置信区间，这对于安全关键型控制系统至关重要。 第3章：基于策略梯度的方法与稳定性保证 本章转向直接在策略空间中进行优化的方法论。 重点分析了策略梯度定理（Policy Gradient Theorem）的推导过程，强调其在连续动作空间中的实用性。详细介绍了REINFORCE算法及其方差高的问题。 随后，引入信任域方法（Trust Region Methods），如信赖域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO）。我们将重点讨论它们如何通过限制策略更新的幅度（使用KL散度或KL惩罚项）来保证学习过程的单调性和稳定性，这是将强化学习应用于实际控制工程的关键一步。 --- 第二部分：深度强化学习的核心算法与高效探索 本部分深入研究当前主流的DRL算法，侧重于解决样本效率低下和探索不充分的问题。 第4章：值函数逼近的深度迭代：Actor-Critic架构的精化 本章全面解析了Actor-Critic（AC）架构的演变。 1. 深度Q网络（DQN）的突破与挑战： 回顾DQN如何通过经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Networks）稳定Q值估计。讨论DQN在处理连续动作空间时的内在缺陷（需要离散化）。 2. 连续动作空间的AC算法： 详细介绍深度确定性策略梯度（DDPG）及其对确定性策略梯度理论的扩展。分析DDPG中探索噪声（如Ornstein-Uhlenbeck过程）的设计哲学。 3. 软Actor-Critic（SAC）的熵最大化： 深入阐述SAC算法，它将最大熵强化学习的概念引入Actor-Critic框架。分析熵正则化如何促进更充分的探索，并提高算法的样本效率和鲁棒性，这在资源受限的系统中尤为重要。 第5章：离线学习与数据驱动控制的范式转变 在许多现实场景中，实时交互成本高昂或风险巨大。本章关注如何利用大规模历史数据集进行训练。 1. 离线强化学习（Offline RL）的挑战： 讨论分布偏移（Distribution Shift）问题——即策略在未见过的状态-动作对上产生不可靠的评估。 2. 保守Q学习（CQL）与约束方法： 介绍如何通过在损失函数中引入对价值估计的惩罚项或约束项，确保学习到的策略不会过度依赖于数据集中未充分覆盖的区域，从而实现安全可靠的离线策略学习。 第6章：分层结构与多智能体决策（Multi-Agent Systems, MAS） 复杂系统的控制往往需要分解任务或涉及多个相互作用的实体。 1. 分层强化学习（HRL）： 讨论如何通过引入高层“经理”和低层“工人”的结构，解决稀疏奖励和长期规划问题。重点分析Options框架和Feudal Networks在任务分解上的应用。 2. 多智能体DRL（MARL）： 探讨协同（Cooperative）、竞争（Competitive）和混合场景下的挑战，如非平稳环境（因为其他智能体的策略也在变化）。介绍集中式训练，分散式执行（CTDE）的框架，例如QMIX，如何通过集中学习全局价值函数来协调分散的执行者。 --- 第三部分：前沿应用与工程实现考量 本部分将理论算法落地，关注在实际复杂工程环境中的部署、验证与安全保障。 第7章：DRL在机器人学与运动控制中的应用 本章着重于连续、高维的物理系统的控制实例。 1. 敏捷操作与抓取： 分析如何利用DRL学习复杂的末端执行器轨迹规划，应对物体形状和接触点的不确定性。 2. 足式机器人步态生成： 探讨如何利用PPO或SAC处理高自由度机器人的平衡、抗扰动能力，并讨论如何将物理仿真（Sim-to-Real Gap）中的误差通过领域随机化（Domain Randomization）进行缓解。 第8章：大规模资源调度与网络优化 本章探讨DRL在信息系统和工业互联网中的作用。 1. 数据中心冷却与能耗优化： 讨论将数据中心温度、负载、风扇速度视为状态，利用DRL实时调整冷却策略，实现能效比的最大化。 2. 网络流量路由与拥塞控制： 分析DRL如何动态学习网络拓扑和需求变化，优化数据包的传输路径，超越传统基于固定规则的路由协议。 第9章：可靠性、安全性和可解释性 将DRL投入关键任务需要解决其“黑箱”特性和潜在的灾难性故障。 1. 安全强化学习（Safe RL）： 介绍如何将约束项集成到奖励函数或策略更新中，确保智能体在探索过程中不会违反预设的安全限制（例如，限制关节力矩、速度或特定安全区域）。探讨约束马尔可夫决策过程（CMDP）的求解方法。 2. 可解释性与因果推断： 初步探讨将注意力机制（Attention Mechanisms）应用于状态观测，以确定哪些环境特征对最终决策影响最大，从而增强工程师对学习策略的信任。 --- 结语： 本书通过对深度学习能力与现代控制理论的深度融合，为读者提供了驾驭未来复杂决策系统的工具箱。重点不在于回顾已有的动态规划近似方法，而在于展示如何通过大规模并行计算、非线性函数逼近和先进的探索策略，解决传统方法无法触及的实时、高维优化难题。

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说实话，我是一个对技术书籍的“阅读体验”要求非常高的人，毕竟要花那么多时间沉浸其中，如果文字过于干涩或者插图模糊不清，真的会让人望而却步。这本书在这方面做得非常出色。插图和图表的设计简直是艺术品级别的，每一个流程图、每一个数学推导的中间步骤，都清晰到令人赞叹。很多教材在解释高维空间中的优化路径时，往往只能用一堆令人眼花缭乱的符号来搪塞，但这本书记载的那几张空间轨迹图，简直是点睛之笔，让我瞬间把握住了动态调整的核心思想。而且，作者在细节上的考究也体现了其专业素养，例如，对不同流派观点的辩证讨论，没有偏袒任何一方，而是客观地分析了各自的优势和局限性。这种公正且深入的分析，使得这本书不仅是一本工具书，更像是一份高质量的学术综述。我甚至在咖啡馆里，不自觉地因为理解了某一处的精妙设计而小声地“哇”了一声，旁边的客人都侧目了。

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我最近在整理我的研究课题资料时，偶然发现了这本书，心里咯噔了一下，感觉就像挖到了一块宝藏。我之前在学习相关理论的时候，总觉得有些关键的衔接点不够顺畅，很多时候需要查阅大量的文献才能勉强拼凑出一个完整的理解框架。然而，这本书的章节组织结构简直是教科书级别的典范。它不是简单地堆砌知识点，而是构建了一个由浅入深、层层递进的知识体系。特别是关于如何将理论模型转化为实际应用案例的部分，作者的处理方式非常务实和接地气。他不仅展示了数学推导的严密性，更重要的是，他深入剖析了在真实复杂环境中，参数选择和模型假设会带来哪些潜在的挑战，并提供了可行的应对策略。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我对这一前沿领域的信心。这本书绝对是为那些想真正掌握这个领域精髓的工程师和研究人员量身定做的，读完之后会让人有种茅塞顿开的感觉。

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我通常对那些动辄就宣称“彻底改变你的思维”的书持保留态度，因为很多时候，它们只是用华丽的辞藻包裹着陈旧的内容。然而，这本书在处理迭代优化策略的部分，真正触及了当前研究的一个痛点。作者没有停留在传统的“最优解”的范畴内纠缠不休，而是引入了关于“足够好”的决策和实时约束处理的讨论。这种视角上的转变，对我的启发是巨大的。它让我意识到，在许多实际应用场景中，追求绝对的最优性往往不如追求稳定、快速的次优解来得更具价值。书中对探索与利用（Exploration vs. Exploitation）权衡的深入探讨，其深度和广度远超我之前读过的任何单一主题的书籍。这种前瞻性的思考方式，让我觉得作者不仅仅是一个知识的传递者，更像是一位思想的引领者，正在引领我们探索该领域未来的发展方向。

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这本书的装帧和纸张质量也值得一提，这对于经常需要做笔记和标记的读者来说至关重要。书本的重量拿在手里沉甸甸的，但内页的纸张既不反光，又非常适合钢笔书写，墨水洇透的问题几乎不存在。这让我在阅读过程中能够非常自然地进行批注和思考的串联，而不是被糟糕的载体体验所干扰。更让我惊喜的是，这本书的索引做得极其详尽和科学，当我需要快速回顾某个特定的定理或算法的引用来源时，能够迅速定位，极大地提高了查阅效率。在如今这个信息碎片化的时代，一本能够提供如此流畅、无缝阅读体验的实体书，实属难得。它让我重新找回了沉浸式阅读的乐趣，也让我更愿意把它放在手边，随时翻阅，而不是束之高阁，只在需要时才勉强打开。这不仅仅是一本教材，更像是我书桌上一个可靠、高品质的伙伴。

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这本书的封面设计实在是太抓人眼球了，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的标题字体，一下子就给人一种专业、严谨的感觉。我刚拿到手的时候，就忍不住翻了好几页，虽然内容还没有深入阅读，但光是目录和前言就足以让我感到兴奋。作者在开篇就对这个领域的发展脉络做了非常清晰的梳理，可以看出他对这个学科的理解是多么透彻。特别是对一些经典算法的介绍，那种娓娓道来的叙述方式，让人在晦涩的数学公式中找到了一种清晰的逻辑路径。我尤其欣赏作者在介绍背景知识时所采用的类比手法，把复杂的概念用生活化的例子来解释，这对于初学者来说简直是福音。整个排版布局也十分考究，页边距的处理恰到好处，让人长时间阅读也不会感到视觉疲劳。看得出来，作者和出版社在制作这本书时倾注了大量心血，希望它能成为一本值得反复研读的经典之作。

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