具体描述
《分层强化学习理论与方法》可作为高等院校和科研机构从事计算机应用、人工智能和机器学习等相关专业和方向的教师、研究人员、研究生及高年级本科生参考使用。强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进，其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支。但是，强化学习一直被维数灾难所困扰，近年来，分层强化学习在克服维数灾难方面取得了显著进展。《分层强化学习理论与方法》系统地介绍了强化学习、分层强化学习的理论基础和学习算法以及作者在分层强化学习领域的研究成果和该领域的最新研究进展。
智能体决策与环境交互的新范式：深度强化学习基础与前沿应用 作者： [此处留空，或根据实际情况填写] 出版社： [此处留空，或根据实际情况填写] ISBN： [此处留空，或根据实际情况填写] --- 摘要 本书旨在系统、深入地介绍深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的核心理论、关键算法及其在复杂决策问题中的实际应用。DRL作为连接深度学习强大的感知能力与强化学习高效决策框架的桥梁，已成为当前人工智能领域的研究热点和技术前沿。本书从强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础出发，逐步过渡到如何利用神经网络处理高维、连续状态与动作空间，并详尽阐述了基于价值、基于策略以及模型预测控制等主流算法的内在机制与优化技巧。本书特别关注了样本效率、探索与利用的平衡、以及算法的稳定性和可解释性等当前面临的关键挑战。面向希望掌握前沿决策智能的科研人员、工程师和高年级学生，本书提供了从理论构建到工程实践的全面路线图。 --- 第一部分：强化学习基石与数学基础 本部分为深度强化学习奠定必要的理论基础，确保读者能够理解驱动现代决策智能背后的数学原理。 第一章：马尔可夫决策过程（MDP）与贝尔曼方程 本章首先回顾经典控制论与决策理论的背景，明确强化学习（RL）的设定：智能体、环境、状态、动作、奖励。重点剖析马尔可夫性及其在RL问题建模中的核心作用。深入探讨贝尔曼方程（Bellman Equation）作为最优价值函数和最优策略的充要条件的理论意义。详细推导了有限时域和无限时域下的贝尔曼最优方程，并介绍了动态规划（Dynamic Programming, DP）方法（如值迭代和策略迭代）在解决已知模型问题时的计算流程与局限性。 第二章：无模型学习：蒙特卡洛与时序差分（TD）方法 当环境模型未知时，RL算法需要通过与环境的交互进行学习。本章聚焦于无模型学习方法。首先介绍蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法，阐述其基于完整经验轨迹的价值估计，并讨论首次访问与增量更新的差异。随后，详细展开时序差分（TD）学习，这是DRL的基石。重点讲解TD(0)的更新规则，并过渡到TD($lambda$)的广义概念，特别是如何利用资格痕迹（Eligibility Traces）来加速学习过程，平衡了MC的无偏性与DP的自举（bootstrapping）特性。 第三章：函数逼近与泛化问题 在处理高维或连续状态空间时，表格型方法（如Q表格）变得不可行。本章讨论如何引入函数逼近器（Function Approximators），特别是线性逼近和广义回归模型。随后，引入神经网络作为非线性函数逼近器，引出“深度”强化学习的必要性，同时也揭示了使用神经网络作为RL基函数时面临的挑战，如学习过程的发散性问题。 --- 第二部分：深度强化学习的核心算法架构 本部分是全书的重点，系统阐述如何将深度神经网络无缝集成到RL框架中，形成了当前主流的DRL算法。 第四章：基于价值的深度学习：DQN系列 本章深入探讨基于价值的方法在深度学习背景下的演进。详细介绍深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）的提出背景，并重点分析其解决DQN不稳定性的两大核心技术：经验回放（Experience Replay）机制的原理与实现，以及固定Q目标（Fixed Q-Targets）的策略。在此基础上，拓展介绍DQN的改进版本，包括Double DQN（DDQN）如何解决高估问题，以及Prioritized Experience Replay（PER）如何提升样本利用效率。 第五章：策略梯度方法：REINFORCE与Actor-Critic框架 本章转向直接优化策略的方法。首先讲解REINFORCE算法，分析其基于梯度的策略更新原理和高方差问题。随后，引入Actor-Critic（A2C/A3C）架构，阐述Actor（策略网络）和Critic（价值网络）如何协同工作，Critic提供基线（Baseline）以降低策略梯度估计的方差。详细分析A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）的异步学习范式及其在并行计算中的优势。 第六章：信任域与近端策略优化（PPO） 为进一步提高策略梯度方法的稳定性，本章重点介绍信任域（Trust Region）方法。详细分析Trust Region Policy Optimization（TRPO）如何通过二阶优化约束策略更新的幅度，确保新策略不会偏离旧策略太远。在此基础上，重点讲解目前工业界应用最广泛的Proximal Policy Optimization（PPO），阐述其通过裁剪（Clipping）目标函数实现对更新步长的有效控制，兼顾了性能与计算效率。 第七章：连续动作空间下的决策：确定性策略梯度 当动作空间是连续时（如机器人控制），传统的基于概率分布的策略梯度方法效率较低。本章介绍确定性策略梯度（Deterministic Policy Gradient, DPG）的核心思想。重点讲解Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)，分析其如何利用目标网络和经验回放构建稳定的确定性策略学习框架。随后，拓展介绍解决DDPG探索不足问题的后续工作，如Twin Delayed DDPG (TD3)。 --- 第三部分：前沿理论与应用挑战 本部分聚焦于当前DRL研究的前沿方向，探讨如何提升算法的鲁棒性、样本效率和处理更复杂的真实世界问题。 第八章：样本效率优化与离线强化学习 样本效率是制约DRL应用于高成本或高风险场景（如自动驾驶、医疗决策）的关键瓶颈。本章深入探讨提升样本效率的策略，包括模型预测控制（MPC）与DRL的结合，以及Model-Based RL（MBRL）的理论与实践，如利用学习到的环境模型进行规划。重点介绍离线强化学习（Offline RL），讨论如何仅利用已收集的数据集进行安全、有效的策略学习，以及评估和缓解数据分布偏移（Distribution Shift）的技术。 第九章：多智能体系统与合作/竞争 本章将DRL的框架扩展到多智能体环境（Multi-Agent Systems, MAS）。分类讨论完全合作、完全竞争以及混合博弈场景下的决策问题。重点分析集中式训练与去中心化执行（CTDE）的范式，并介绍如MADDPG等适用于复杂多智能体交互的算法设计思路。 第十章：可解释性、鲁棒性与安全强化学习 随着DRL系统投入实际部署，其决策过程的透明度（可解释性）和面对未知干扰的鲁棒性变得至关重要。本章探讨如何利用归因方法分析价值函数和策略的输入依赖性。此外，详细介绍安全强化学习（Safe RL）的概念，包括如何通过约束优化或安全层来确保智能体在学习和执行过程中遵守预设的安全限制。 附录：DRL算法实现的技术栈与工具 提供关于主流深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）在RL应用中的最佳实践、环境接口库（如Gymnasium）的使用指南，以及常见开源DRL库的性能对比和选择建议。 --- 读者对象 本书适用于： 1. 具备扎实的线性代数、概率论和微积分基础的高年级本科生及研究生。 2. 希望系统深入理解现代决策智能算法（DRL）的计算机科学、自动化、控制工程领域的科研人员和工程师。 3. 寻求将前沿决策理论应用于工业界实际问题（如金融交易、机器人控制、资源调度）的从业者。 本书力求在理论深度和工程实用性之间取得平衡，是构建下一代智能系统的必备参考资料。
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