Reinforcement Learning : Optimal Feedback Control with Industrial Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
Condición: Nuevo
EUR 210,11
Cantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers a thorough introduction to the basics and scientific and technological innovations involved in the modern study of reinforcement-learning-based feedback control. The authors address a wide variety of systems including work on nonlinear, networked, multi-agent and multi-player systems.A concise description of classical reinforcement learning (RL), the basics of optimal control with dynamic programming and network control architectures, and a brief introduction to typical algorithms build the foundation for the remainder of the book. Extensive research on data-driven robust control for nonlinear systems with unknown dynamics and multi-player systems follows. Data-driven optimal control of networked single- and multi-player systems leads readers into the development of novel RL algorithms with increased learning efficiency. The book concludes with a treatment of how these RL algorithms can achieve optimal synchronization policies for multi-agentsystems with unknown model parameters and how game RL can solve problems of optimal operation in various process industries. Illustrative numerical examples and complex process control applications emphasize the realistic usefulness of the algorithms discussed.The combination of practical algorithms, theoretical analysis and comprehensive examples presented inReinforcement Learningwill interest researchers and practitioners studying or using optimal and adaptive control, machine learning, artificial intelligence, and operations research, whether advancing the theory or applying it in mineral-process, chemical-process, power-supply or other industries.…
N° de ref. del artículo 9783031283932
- Título
- Reinforcement Learning : Optimal Feedback Control with Industrial Applications
- Autor
- Jialu Fan
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031283937
- ISBN 13
- 9783031283932
- Peso del artículo
- 718 gramos
- Dimensiones
- 241x160x23 mm
This book offers a thorough introduction to the basics and scientific and technological innovations involved in the modern study of reinforcement-learning-based feedback control. The authors address a wide variety of systems including work on nonlinear, networked, multi-agent and multi-player systems.
A concise description of classical reinforcement learning (RL), the basics of optimal control with dynamic programming and network control architectures, and a brief introduction to typical algorithms build the foundation for the remainder of the book. Extensive research on data-driven robust control for nonlinear systems with unknown dynamics and multi-player systems follows. Data-driven optimal control of networked single- and multi-player systems leads readers into the development of novel RL algorithms with increased learning efficiency. The book concludes with a treatment of how these RL algorithms can achieve optimal synchronization policies for multi-agentsystems with unknown model parameters and how game RL can solve problems of optimal operation in various process industries. Illustrative numerical examples and complex process control applications emphasize the realistic usefulness of the algorithms discussed.
The combination of practical algorithms, theoretical analysis and comprehensive examples presented in Reinforcement Learning will interest researchers and practitioners studying or using optimal and adaptive control, machine learning, artificial intelligence, and operations research, whether advancing the theory or applying it in mineral-process, chemical-process, power-supply or other industries.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Professor Jinna Li received the M.S. degree and the Ph. D. degree from Northeastern University, Shenyang, China, 2006 and 2009, respectively. She is an associate professor at Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang, China. From April 2009 to April 2011, she carried out postdoctoral research at the Lab of Industrial Control Networks and Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences. From June 2014 to June 2015, she was a Visiting Scholar granted by China Scholarship Council with Energy Research Institute, Nanyang Technological University, Singapore. From September 2015 to June 2016, she was a Domestic Young Core Visiting Scholar granted by Ministry of Education of China with State Key Lab of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University. From Jan. 2017 to Jul. 2017, she was a Visiting Scholar with the School of Electrical and Electronic Engineering, the University of Manchester, UK. Her current research interests include neural networks, reinforcement learning, optimal operational control, distributed optimization control and data-based control. She has authored two P.R.China patents, more than 40 journal papers, more than 20 conference papers, one books. Dr. Li is a Senior Fellow of the Institute of Electrical and Electronic Engineers. She presided 3 projects from the National Natural Science Foundation of China and 5 projects from provincial funding in P. R. China.
Frank L. Lewis is a Distinguished Scholar Professor and Moncrief-O’Donnell Chair at University of Texas at Arlington’s Automation & Robotics Research Institute. He obtained his Bachelor’s Degree in Physics/EE and MSEE at Rice University, his MS in Aeronautical Engineering from Univ. W. Florida, and his Ph.D. at Ga. Tech. He received the Fulbright Research Award, the Outstanding Service Award from Dallas IEEE Section, and was selected as Engineer of the year by Ft. Worth IEEE Section. He is an elected Guest Consulting Professor at South China University of Technology and Shanghai Jiao Tong University. He is a Fellow of the IEEE, Fellow of IFAC, Fellow of the U.K. Institute of Measurement & Control, and a U.K. Chartered Engineer. His current research interests include distributed control on graphs, neural and fuzzy systems, and intelligent control.
Associate Professor Jialu Fan, graduated from Northeastern University with a bachelor's degree in automation in 2006; in 2011, she graduated from Zhejiang University with a Ph.D. in engineering; from 2009 to 2010, she was sponsored by the China Scholarship Council as a visiting researcher at Pennsylvania State University. Her research interests include networked operation control, industrial wireless networks and mobile social networks. She is co-author of Data Dissemination and Query in Mobile Social Networks (ISBN 978-1-4614-2253-2, Springer) and (at the invitation of Professor Pedro Albertos, it’s second author) of a Chinese translation of Feedback and Control for Everyone (Original English ISBN 978-3-642-03445-9, Springer). She has published more than 30 academic papers in the field of network communication in various IEEE Journals and in conferences in the field of control. Associate Professor Fan has been responsible for two National Natural Science Foundation key projects along with a National Natural Science Foundation youth project and 3 provincial and ministerial-level projects. She particapted as a key member, in the National 973 Program, 863 Key Program and National Natural Science Foundation of China. She has served as a reviewer for top international SCI journals such as the IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Control Systems Technology and IEEE Network Magazine. She served as Secretary-General of World Congress on Intelligent Control and Automation in 2014, as Branch Chair of the Asian Control Conference 2015, and on the program committees of editions of the Indian Control Conference, Globecom and SmartGridComm. He is now a member of the Youth Working Committee of the Chinese Society of Automation and a member of the International Association of Electrical and Electronics Engineers. She has won numerous honors as an outstanding educator, supervisor and mentor.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Alemania
Vendedor de AbeBooks desde 14 de agosto de 2006
Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America
| Artículo | De 5 a 7 días hábiles | De 7 a 10 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 30,50 | EUR 30,50 |
Métodos de pago
- Cheque
- Giro bancario
- PayPal
Descripción de la tienda
Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
Especialidad
Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & StudiumInformación empresarial del vendedor
AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Alemania 37574
Condiciones de venta
IImprint
Información del vendedor
AHA-BUCH GmbH
representado por el director gerente Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Alemania
Teléfono: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Enviamos su pedido después de recibirlos
para artículos disponibles las últimas 24 horas,
para artículos con suministro nocturno a más tardar 48 horas.
En caso de que necesitemos pedir un artículo a nuestro proveedor, nuestro tiempo de envío depende de la fecha de recepción de los artículos, pero los artículos se enviarán el mismo día.
Nuestro objetivo es enviar los artículos pedidos de la manera más rápida, pero también más eficiente y segura a nuestros clientes.