Handbook of Reinforcement Learning and Control - 9783030609894

Šiame vadove pristatomi naujausi sustiprinimo mokymosi tyrimai, daugiausia dėmesio skiriant jų taikymui dinaminių sistemų valdymo ir žaidimų teorijoje bei susijusių tyrimų ir technologijų ateities kryptims. Šioje knygoje surinkti įnašai yra susiję su iššūkiais, su kuriais susiduriama naudojant mokymosi ir prisitaikymo metodus akademinėms ir pramoninėms problemoms spręsti, pavyzdžiui, optimizavimas dinamiškoje aplinkoje naudojant vieną ir kelis agentus, konvergencijos ir našumo analizė bei diegimas internetu. Jie tiria priemones, kuriomis galima išspręsti šiuos sunkumus, ir apima daugybę susijusių temų, įskaitant gilųjį mokymąsi, dirbtinį intelektą, žaidimų teorijos taikymą, mišraus modalumo mokymąsi ir mokymąsi naudojant kelis agentus. Praktikuojantys inžinieriai ir mokslininkai mašinų mokymosi, žaidimų teorijos ir autonominio valdymo srityse mano, kad Mokymosi ir kontrolės vadovas, skatinantis susimąstyti, pamokantis ir informatyvus.