隨機學習與優化 在線電子書 圖書標籤: 隨機學習與優化 數學 優化 運籌學 Markov Dynamic_Programming 計算機科學 最優化
發表於2024-12-24
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隨機學習與優化在現代工程、社會、金融問題中具有廣泛的應用。《隨機學習與優化:基於靈敏度的方法》以一個統一的框架,涵蓋瞭離散事件動態係統的攝動分析、馬爾可大決策過程、強化學習、辨識和自適應控製等學習和優化的不同學科;並利用基於性能差分公式的簡單方法介紹馬爾可夫決策過程理論,通過該方法能求得以長期平均代價為準則的n階偏差優化策略以及無摺扣的Blackwell優化策略。《隨機學習與優化:基於靈敏度的方法》還包含有最近發展齣來的基於事件的優化方法,它為利用係統的特性來剋服或減輕維數災的研究開闢瞭個新方嚮。《隨機學習與優化:基於靈敏度的方法》強調以樣本路徑的構造為基礎的物理解釋,物理上的直觀認識可以為完善已有的優化方法提供新思路。
為幫助讀者理解掌握書中的內容,《隨機學習與優化:基於靈敏度的方法》提供r大量的示例和豐富的習題。
《隨機學習與優化:基於靈敏度的方法》適閤作為相關專業的研究生教材,學生可從一門課程中學到原本屬於多個不同學科的內容。《隨機學習與優化:基於靈敏度的方法》有助於促進學習和優化領域中各學科之間的閤作,對該領域的研究人員也大有裨益。
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