Približný dynamický program

Recenzie čitateľov

Kniha poskytuje jasný a čitateľný úvod do posilňovania učenia a dynamického programovania, takže je vhodná na samoštúdium. Účinne vysvetľuje pojmy a ponúka dobré príklady. Niektorí čitatelia však zaznamenali problémy s verziou pre Kindle a uprednostňovanie odlišného zápisu od iných textov.

⬤ Veľmi čitateľné a jasné vysvetlenia
⬤ poskytuje dobrý prehľad o posilňovaní učenia a dynamickom programovaní
⬤ obsahuje užitočné príklady a tipy na implementáciu
⬤ dobre sa hodí pre začiatočníkov.

Problémy s formátovaním Kindle verzie; notácia sa líši od Bertsekasových prác, čo môže niektorých čitateľov zmiasť.

(na základe 7 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Approximate Dynamic Programmin

Obsah knihy:

Chvála prvého vydania

"Konečne kniha venovaná dynamickému programovaniu a napísaná jazykom operačného výskumu (OR) Táto krásna kniha vypĺňa medzeru v knižniciach odborníkov a praktikov OR."

-- Computing Reviews

Toto nové vydanie prezentuje zameranie na modelovanie a výpočty pre zložité triedy približných problémov dynamického programovania.

Pochopenie približného dynamického programovania (ADP) je nevyhnutné na vypracovanie praktických a kvalitných riešení zložitých priemyselných problémov, najmä ak tieto problémy zahŕňajú rozhodovanie v prítomnosti neistoty. Približné dynamické programovanie, druhé vydanie, jedinečným spôsobom integruje štyri odlišné disciplíny - markovské rozhodovacie procesy, matematické programovanie, simuláciu a štatistiku - s cieľom ukázať, ako úspešne pristupovať, modelovať a riešiť širokú škálu reálnych problémov pomocou ADP.

Kniha pokračuje v prekonávaní priepasti medzi informatikou, simuláciou a výskumom operácií a teraz preberá notáciu a slovník posilneného učenia, ako aj stochastického vyhľadávania a simulačnej optimalizácie. Autor načrtáva základné algoritmy, ktoré slúžia ako východisko pri návrhu praktických riešení reálnych problémov. Zavádzajú sa tri kliatby dimenzionality, ktoré majú vplyv na komplexné problémy, a podrobne sa rozoberajú implementačné problémy. Druhé vydanie obsahuje aj:

⬤ Nová kapitola popisujúca štyri základné triedy politík pre prácu s rôznymi stochastickými optimalizačnými problémami: myopické politiky, politiky s výhľadom do budúcnosti, aproximácie funkcií politík a politiky založené na aproximáciách hodnotových funkcií.

⬤ Nová kapitola o hľadaní politiky, ktorá spája koncepty stochastického hľadania a simulačnej optimalizácie a zavádza novú triedu optimálnych stratégií učenia.

⬤ Aktualizované pokrytie problému využívania prieskumu v ADP, teraz vrátane nedávno vyvinutej metódy na aktívne učenie v prítomnosti fyzického stavu, ktorá využíva koncept gradientu znalostí.

⬤ Nová sekvencia kapitol popisujúca štatistické metódy aproximácie hodnotových funkcií, odhad hodnoty pevnej politiky a aproximáciu hodnotových funkcií pri hľadaní optimálnych politík.

Predkladané pokrytie ADP kladie dôraz na modely a algoritmy, zameriava sa na súvisiace aplikácie a výpočty a zároveň rozoberá teoretickú stránku témy, ktorá skúma dôkazy konvergencie a miery konvergencie. Súvisiaca webová stránka obsahuje priebežnú diskusiu o rozvíjajúcich sa oblastiach aproximačného dynamického programovania a posilňovania učenia spolu s ďalšou literatúrou, softvérom a súbormi údajov.

Aproximatívne dynamické programovanie, druhé vydanie, ktoré vyžaduje len základné znalosti štatistiky a pravdepodobnosti, je vynikajúcou knihou pre kurzy priemyselného inžinierstva a operačného výskumu na vyšších stupňoch vysokoškolského štúdia a na postgraduálnej úrovni. Slúži aj ako cenná príručka pre výskumníkov a odborníkov, ktorí využívajú dynamické programovanie, stochastické programovanie a teóriu riadenia na riešenie problémov vo svojej každodennej práci.