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《强化学习与随机优化》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年10月3、内容介绍《强化学习与随机优化》旨在介绍近年来作者在强化学习和随机优化交叉领域的研究成果，主要内容包括随机优化的定量稳定性分析，求解多阶段随机优化的新型情景树生成、约减方法，机会约束规划问题的模型转换、凸逼近与求解，非平稳强化学习的样本复杂度与泛化能力分析，随机优化和强化学习的统一模型及其基本性质，[...]
《强化学习基础、原理与应用》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年5月3、内容介绍《强化学习基础、原理与应用》循序渐进地讲解了使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分为17章，主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-Iearni[...]
《强化学习与随机优化：序贯决策的通用框架》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍由“决策、信息、决策、信息”组成的序贯决策问题无处不在，几乎涵盖了人类的所有活动，包括商业应用、卫生(个人健康、公共卫生和医疗决策)、能源、科学、各工程领域、金融和电子商务等。应用的多样性吸引了至少15个不同研究领域的关注，使用了8种不同的符号系统，产生了大量的分析工具。而其弊端是，由某一领[...]
《强化学习的数学原理》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年4月3、内容介绍本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不[...]
《强化学习——从原理到实践》高清完整PDF版下载
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1、封面介绍 2、出版时间2025年3月3、内容介绍本书是对强化学习算法的综合性讲解书籍，内容包括主要的强化学习算法的实现思路讲解，以及主要的优化方法的原理讲解。本书介绍的每个算法都分为原理讲解和代码实现两部分，代码实现是为了通过实验验证原理部分的可行性。通过本书的学习，读者可以快速地了解强化学习算法的设计原理，掌握强化学习算法的实现过程，并[...]
《深度学习入门4：强化学习》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2024年8月3、内容介绍本书系统介绍了基于强化学习的多智能体协同技术，涉及进化算法、纳什均衡等相关主题，讨论了基于强化学习的多智能体协同理论、一致性学习算法、基于协同Q学习算法的多智能体规划技术等，并给出了针对多机器人协同问题的应用实例。本书不仅包含多智能体强化学习协同研究的最新进展，而且提供了一种相对于传统方法更加高效的[...]
《多智能体协同：强化学习方法》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2022年7月3、内容介绍本书系统介绍了基于强化学习的多智能体协同技术，涉及进化算法、纳什均衡等相关主题，讨论了基于强化学习的多智能体协同理论、一致性学习算法、基于协同Q学习算法的多智能体规划技术等，并给出了针对多机器人协同问题的应用实例。本书不仅包含多智能体强化学习协同研究的最新进展，而且提供了一种相对于传统方法更加高效的[...]
《深度强化学习图解》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2022年7月3、内容介绍我们在与环境交互的过程中进行学习，经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域，通过分析结果来寻找最有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌，甚至击败围棋高手和国际象棋大师。《深度强化学习图解》呈现生动示例，指导你构建深度学习体系。Python代码包含详[...]
《深度强化学习》高清完整PDF版 下载
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1、封面介绍2、出版时间2024年6月3、内容介绍近年来，深度强化学习成为关注的热点。在自动驾驶、棋牌游戏、分子重排和机器人等领域，计算机程序能够通过强化学习，理解以前被视为超级困难的问题，取得了令人瞩目的成果。在围棋比赛中，AlphaGo接连战胜樊麾、李世石和柯洁等人类冠军。深度强化学习从生物学和心理学领域的研究中受到启发。生物学激发了人工神经网[...]
基于环境建模的强化学习方法
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强化学习的核心思想是通过Agent与环境的不断交互，以最大化累计回报为目标来选择合理的行动，这与人类智能中经验知识获取和决策过程不谋而合。特别是近年来深度强化学习在以AlphaGo、AlphaZero、AlphaStar等为代表的机器智能领域的突破，进一步展现了强化学习在解决复杂决策问题的能力，成为人工智能研究领域的热点。当前强化学习主要研究的方法[...]
Pop-Art算法详细介绍
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Pop与Art分别表示Preserving Outputs Percisely以及Adaptive Rescaling Target, 即在保障已历经样本输出不变的前提下自适应缩放target值的算法。这个算法来自文献：《Multi-task Deep Reinforcement Learning with popart》。PopArt这个算法本来[...]
强化学习基本原理
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Q-learning 算法介绍
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Q-Learning是强化学习中的最基础算法，它基于Q-Table来实现。这个表格的每一行都代表着一个状态（state），每一行的每一列都代表着一个动作（action），而每个值就代表着如果在该state下采取该action所能获取的最大的未来期望奖励。通过Q-Table就可以找到每个状态下的最优行为，进而通过找到所有的最优action来最终得到最[...]
深刻理解强化学习中的Q值和V值
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在马尔可夫决策过程中，当智能体从一个状态S，选择动作A，会进入另外一个状态S'。同时，也会给智能体奖励R。 奖励既有正，也有负，正代表我们鼓励智能体在这个状态下继续这么做，负得话代表我们并不希望智能体这么做。 在强化学习中，我们会用奖励R作为智能体学习的引导，期望智能体获得尽可能多的奖励。需要注意的是：很多时候，我们并不能单纯通过R来衡量一个动作的[...]
protobuf 版本问题：Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower.
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1、Protobuf 简介Protocol Buffers（简称 Protobuf），是Google公司开发的一种数据描述语言，类似于XML能够将结构化数据序列化，可用于数据存储、数据交换、通信协议等方面。相比于它的前辈XML、Json，它的体量更小，解析速度更快，所以在业内获得了广泛的应用。在多智能体强化学习过程中，由于多个Agent位于不同的节[...]
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