Handbook of Reinforcement Learning and Control - 9783030609894

niniejszym podręczniku przedstawiono najnowocześniejsze badania nad uczeniem się przez wzmacnianie, koncentrując się na ich zastosowaniach w sterowaniu i teorii gier systemów dynamicznych oraz na przyszłych kierunkach powiązanych badań i technologii. Artykuły zebrane w tej książce dotyczą wyzwań stojących przed wykorzystaniem metod uczenia się i adaptacji do rozwiązywania problemów akademickich i przemysłowych, takich jak optymalizacja w dynamicznych środowiskach z jednym lub wieloma agentami, analiza konwergencji i wydajności oraz wdrażanie online. Badają sposoby rozwiązania tych trudności i obejmują szeroki zakres powiązanych tematów, w tym: głębokie uczenie się, sztuczną inteligencję, zastosowania teorii gier, uczenie się o mieszanej modalności i uczenie się przez wzmacnianie wielu agentów. Praktykujący inżynierowie i naukowcy zajmujący się uczeniem maszynowym, teorią gier i autonomicznym sterowaniem uznają Podręcznik uczenia się i kontroli przez wzmacnianie za skłaniający do myślenia, pouczający i pouczający.