Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators: 39 (Automation and Control Engineering) - Tapa dura
Libro 17 de 50: Automation and Control Engineering
Sinopsis
While Dynamic Programming (DP) has helped solve control problems involving dynamic systems, its value was limited by algorithms that lacked practical scale-up capacity. In recent years, developments in Reinforcement Learning (RL), DP’s model-free counterpart, has changed this. Focusing on continuous-variable problems, this unparalleled work provides an introduction to classical RL and DP, followed by a presentation of current methods in RL and DP with approximation. Combining algorithm development with theoretical guarantees, it offers illustrative examples that readers will be able to adapt to their own work.
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Acerca del autor
Robert Babuska, Lucian Busoniu, and Bart de Schutter are with the Delft University of Technology. Damien Ernst is with the University of Liege.
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Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators (Automation and Control Engineering)
Publicado por
CRC Press (edition 1), 2010
ISBN 10: 1439821089
ISBN 13: 9781439821084
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Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators
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Automation and Control Engineering: Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators
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Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators: 39 (Automation and Control Engineering)
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Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators
Publicado por
Taylor & Francis Group, 2010
ISBN 10: 1439821089
ISBN 13: 9781439821084
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Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators (Automation and Control Engineering)
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