隨機(jī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化

內(nèi)容概要

　　隨機(jī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化在現(xiàn)代工程、社會(huì)、金融問題中具有廣泛的應(yīng)用。本書以一個(gè)統(tǒng)一的框架，涵蓋了離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的攝動(dòng)分析、馬爾可大決策過程、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、辨識(shí)和自適應(yīng)控制等學(xué)習(xí)和優(yōu)化的不同學(xué)科；并利用基于性能差分公式的簡(jiǎn)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(zhǎng)期平均代價(jià)為準(zhǔn)則的n階偏差優(yōu)化策略以及無折扣的Blackwell優(yōu)化策略。本書還包含有最近發(fā)展出來的基于事件的優(yōu)化方法，它為利用系統(tǒng)的特性來克服或減輕維數(shù)災(zāi)的研究開辟了個(gè)新方向。本書強(qiáng)調(diào)以樣本路徑的構(gòu)造為基礎(chǔ)的物理解釋，物理上的直觀認(rèn)識(shí)可以為完善已有的優(yōu)化方法提供新思路?！　閹椭x者理解掌握書中的內(nèi)容，本書提供了大量的示例和豐富的習(xí)題?！　”緯m合作為相關(guān)專業(yè)的研究生教材，學(xué)生可從一門課程中學(xué)到原本屬于多個(gè)不同學(xué)科的內(nèi)容。本書有助于促進(jìn)學(xué)習(xí)和優(yōu)化領(lǐng)域中各學(xué)科之間的合作，對(duì)該領(lǐng)域的研究人員也大有裨益。

書籍目錄

1 引言　1.1 學(xué)習(xí)和優(yōu)化概述　　1.1.1 問題描述　　1.1.2 最優(yōu)策略　　1.1.3 學(xué)習(xí)和優(yōu)化的基本局限　　1.1.4 學(xué)習(xí)和優(yōu)化的基于靈敏度的觀點(diǎn)　1.2 不同學(xué)科中問題的描述　　1.2.1 攝動(dòng)分析（PA）　　1.2.2 馬爾可夫決策過程　　1.2.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)　　1.2.4 辨識(shí)和自適應(yīng)控制　　1.2.5 基于事件的優(yōu)化和性能勢(shì)集結(jié)　1.3 學(xué)習(xí)和優(yōu)化學(xué)科關(guān)系圖　1.4 術(shù)語和符號(hào)　習(xí)題第1部分 學(xué)習(xí)與優(yōu)化的四門學(xué)科　2 攝動(dòng)分析　　2.1 馬爾可夫鏈的攝動(dòng)分析　　　2.1.1 構(gòu)造攝動(dòng)樣本路徑　　　2.1.2 攝動(dòng)實(shí)現(xiàn)因子和性能勢(shì)　　　2.1.3 性能導(dǎo)數(shù)公式　　　2.1.4 折扣報(bào)酬準(zhǔn)則的梯度　　　2.1.5 高階導(dǎo)數(shù)和麥克勞林級(jí)數(shù)　　2.2 馬爾可夫過程的性能靈敏度　　2.3 半馬爾可夫過程的性能靈敏度　　　2.3.1 半馬爾可夫過程的基礎(chǔ)知識(shí)　　　2.3.2 性能靈敏度公式　　2.4 排隊(duì)系統(tǒng)的攝動(dòng)分析　　　2.4.1 構(gòu)造攝動(dòng)樣本路徑　　　2.4.2 攝動(dòng)實(shí)現(xiàn)　　　2.4.3 性能導(dǎo)數(shù)　　　2.4.4 相關(guān)理論問題的評(píng)注　　2.5 其他方法　　習(xí)題　3 利用攝動(dòng)分析的學(xué)習(xí)與優(yōu)化　　3.1 性能勢(shì)　　　3.1.1 數(shù)值方法　　　3.1.2 從樣本路徑學(xué)習(xí)性能勢(shì)　　　3.1.3 耦合　　3.2 性能梯度　　　3.2.1 通過性能勢(shì)估計(jì)　　　3.2.2 直接學(xué)習(xí)　　3.3 利用攝動(dòng)分析的優(yōu)化　　　3.3.1 梯度方法和隨機(jī)逼近　　　3.3.2 利用長(zhǎng)樣本路徑的優(yōu)化　　　3.3.3 應(yīng)用　　習(xí)題　4 馬爾可夫決策過程　……第2部分 基于事件的優(yōu)化——一種新方法第3部分 附錄：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

章節(jié)摘錄

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《隨機(jī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化:基于靈敏度的方法》是信息技術(shù)和電氣工程學(xué)科國(guó)際知名教材之一。

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