大規模強化學習 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　《大規模強化學習》討論大規模強化學習的理論及方法，介紹強化學習在大狀態空間任務中的應用。該研究已成為近年來計算機科學與技術領域*活躍的研究分支之一。
　　《大規模強化學習》共分六部分21章。第一部分是強化學習基礎。第二部分是用於強化學習的值函數逼近方法。第三部分是*小二乘策略迭代方法。第四部分是模糊近似強化學習方法。第五部分是並行強化學習方法。第六部分是離策略強化學習方法。
　　《大規模強化學習》可以作為高等院校計算機專業和自動控製專業研究生的教材，也可以作為相關領域科技工作者和工程技術人員的參考書。

內頁插圖

目錄

前言
第1章 強化學習概述
1．1 簡介
1．2 形式框架
1．2．1 馬爾可夫決策過程
1．2．2 策略
1．2．3 迴報
1．3 值函數
1．4 解決強化學習問題
1．4．1 動態規劃：基於模型的解決技術
1．4．2 強化學習：模型無關的解決技術
1．5 本章小結
參考文獻

第2章 大規模或連續狀態空間的強化學習
2．1 簡介
2．2 近似錶示
2．2．1 帶參數化值函數逼近
2．2．2 非參數化值函數逼近
2．3 值函數逼近求解方法
2．3．1 梯度下降方法
2．3．2 最小二乘迴歸
2．4 本章小結
參考文獻

第3章 梯度下降值函數逼近模型的改進
3．1 改進的梯度下降值函數逼近模型
3．1．1 勢函數塑造奬賞機製
3．1．2 基於勢函數塑造奬賞機製的值函數逼近模型
3．2 NRBF-GD-Sarsa（λ）算法
3．2．1 算法描述
3．2．2 算法收斂性分析
3．3 仿真實驗
3．3．1 實驗描述
3．3．2 實驗設置
3．3．3 實驗分析
3．4 本章小結
參考文獻

第4章 基於LSSVR的Q-值函數分片逼近模型
4．1 LSSVR-Q-值函數分片逼近模型
4．2 在綫稀疏化樣本池構建方法
4．3 LSSVR-Q算法
4．4 仿真實驗
4．4．1 實驗1：MountainCar問題
4．4．2 實驗2：DCMotor問題
4．5 本章小結
參考文獻

第5章 基於ANRBF網絡的Q-V值函數協同逼近模型
5．1 Q-V值函數協同機製
5．2 Q-V值函數協同逼近模型
5．3 Q-V值函數協同逼近算法
5．3．1 QV（λ）算法
5．3．2 算法收斂性分析
5．4 仿真實驗
5．4．1 實驗描述
5．4．2 實驗設置
5．4．3 實驗分析
5．5 本章小結
參考文獻

第6章 基於高斯過程的快速Sarsa算法
6．1 新的值函數概率生成模型
6．2 利用高斯過程對綫性帶參值函數建模
6．3 FL-GPSarsa算法
6．4 仿真實驗
6．4．1 帶風的格子世界問題
6．4．2 MountainCar問題
6．5 本章小結
參考文獻

第7章 基於高斯過程的Q學習算法
7．1 值迭代方法
7．2 用於值迭代的值函數概率生成模型
7．3 GP-QL算法
7．4 仿真實驗
7．4．1 實驗1：帶懸崖的格子世界問題
7．4．2 實驗2：MountainCar問題
7．5 本章小結
參考文獻

第8章 最小二乘策略迭代算法
8．1 馬爾可夫決策過程
8．2 最小二乘策略迭代
8．2．1 投影貝爾曼等式的矩陣形式
8．2．2 最小二乘策略迭代
8．2．3 在綫最小二乘策略迭代
8．3 本章小結
參考文獻

第9章 批量最小二乘策略迭代算法
9．1 批量強化學習算法
9．2 批量最小二乘策略迭代算法
9．3 算法分析
9．3．1 收斂性分析
9．3．2 復雜度分析
9．4 仿真實驗
9．4．1 實驗描述
9．4．2 實驗設置
9．4．3 實驗分析
9．5 本章小結
參考文獻

第10章 自動批量最小二乘策略迭代算法
10．1 定點步長參數評估方法
10．2 自動批量最小二乘策略迭代算法
10．3 仿真實驗
10．3．1 實驗描述
10．3．2 實驗分析
10．4 本章小結
參考文獻

第11章 連續動作空間的批量最小二乘策略迭代算法
11．1 二值動作搜索
11．2 快速特徵選擇
11．3 連續動作空間的快速特徵選擇批量最小二乘策略迭代算法
11．4 仿真實驗
11．4．1 實驗描述
11．4．2 實驗設置
11．4．3 實驗分析
11．5 本章小結
參考文獻

第12章 一種基於雙層模糊推理的Sarsa（λ）算法
12．1 Q-值函數的計算和FIS的參數更新
12．2 DFR-Sarsa（λ）算法
12．2．1 DFR-Sarsa（λ）算法的學習過程
12．2．2 算法收斂性分析
12．3 仿真實驗
12．3．1 MountainCar
12．3．2 平衡杆
12．4 本章小結
參考文獻

第13章 一種基於區間型二型模糊推理的Sarsa（λ）算法
13．1 近似Q-值函數的計算和參數的更新
13．2 IT2FI-Sarsa（λ）算法的學習過程
13．3 算法收斂性分析
13．4 仿真實驗
13．4．1 實驗設置
13．4．2 實驗分析
13．5 本章小結
參考文獻
……
第14章 一種帶有自適應基函數的模糊值迭代算法
第15章 基於狀態空間分解和智能調度的並行強化學習
第16章 基於資格跡的並行時間信度分配強化學習算法
第17章 基於並行采樣和學習經驗復用的E3算法
第18章 基於綫性函數逼近的離策略Q（λ）算法
第19章 基於二階TDError的Q（λ）算法
第20章 基於值函數遷移的快速Q-Learning算法
第21章 離策略帶參貝葉斯強化學習算法

前言/序言

《巨變時代：信息洪流中的決策與生存》 簡介： 我們正身處一個前所未有的信息洪流時代。從社交媒體上的海量更新，到新聞聚閤器的瞬息萬變，再到傳感器網絡持續不斷的數據湧入，信息的爆炸式增長以驚人的速度重塑著我們的世界，並深刻影響著我們個體乃至整個社會的決策模式和生存方式。然而，在這股洶湧澎湃的信息浪潮麵前，我們並非隻能被動地隨波逐流。《巨變時代：信息洪流中的決策與生存》並非一本探討技術如何改變世界的泛泛之談，它深入剖析瞭在這個高度互聯、信息爆炸的時代，我們如何理解、駕馭並最終利用海量信息來做齣更明智的決策，並在日益復雜和動態的環境中找到立足之地。 本書的關注點並非停留在信息本身的數量，而是聚焦於信息在決策過程中的作用，以及個體和係統在麵對不確定性和海量數據時所展現齣的適應與演化能力。我們將深入探討，當傳統的信息獲取、處理和分析方式已難以應對現實的復雜性時，何種新型的思維模式和方法論能夠幫助我們駕馭這場信息革命。 第一部分：信息洪流的本質與挑戰 我們將首先界定“信息洪流”的具體含義，並解析其産生的根本原因。這包括但不限於： 技術驅動的指數級增長： 互聯網、移動設備、物聯網、社交媒體等技術如何以前所未有的速度生成和傳播信息。 信息過載與注意力稀釋： 信息量的激增導緻個體注意力的極度分散，如何從海量信息中識彆關鍵信息，避免被噪音淹沒。 信息的不確定性與噪聲： 海量信息中充斥著錯誤、偏見、虛假信息，甚至惡意信息，如何辨彆真僞，提取可靠信號。 動態與實時性： 信息不再是靜態的，而是不斷變化、實時更新的，決策需要適應這種動態性，並快速響應。 關聯性與湧現性： 單一信息往往意義有限，真正有價值的洞察往往隱藏在信息之間的復雜關聯和湧現齣的新模式中。 認知負荷的加劇： 海量信息和快速變化帶來瞭巨大的認知負荷，可能導緻決策疲勞、判斷失誤。 第二部分：駕馭信息洪流的決策框架 本書將提齣一套創新的決策框架，以應對信息洪流帶來的挑戰： 信息過濾與精煉： 探索高效的信息篩選機製，從海量信息中識彆與當前目標相關的、高質量的信息。這包括但不限於： 主動式信息搜集策略： 如何設計和執行有效的搜索策略，主動獲取有價值的信息，而非被動接收。 基於情境的過濾： 根據當前的決策目標和需求，動態調整信息的過濾標準。 利用工具與技術輔助： 介紹可以幫助我們自動過濾、分類和總結信息的智能工具和技術（不深入技術細節，聚焦應用邏輯）。 不確定性下的決策模型： 在信息不完全、不確定甚至相互矛盾的情況下，如何做齣最優決策。我們將探討： 貝葉斯思維與信念更新： 如何根據新獲得的信息，不斷修正我們對世界的認知和判斷。 概率與風險評估： 如何量化不確定性，並基於風險評估做齣穩健的決策。 情景分析與假設檢驗： 預設多種可能的情景，並積極驗證與當前信息相符的假設。 適應性與演化式決策： 決策不再是一次性的靜態過程，而是一個持續學習和迭代的過程。 反饋迴路的設計： 如何建立有效的反饋機製，從決策結果中學習，並不斷優化未來的決策。 試錯與迭代： 在不確定環境中，適度的試錯和快速迭代是獲取知識和優化策略的關鍵。 強化學習的決策哲學（概念層麵）： 藉鑒“試錯-奬勵-改進”的思想，但並非深入算法，而是強調決策過程中的學習與優化理念。 信息整閤與模式識彆： 如何將分散、異構的信息整閤成有意義的整體，並從中發現隱藏的模式和趨勢。 敘事構建： 如何將零散的信息碎片整閤成一個連貫的敘事，從而更好地理解復雜係統。 關聯性分析： 識彆信息之間的相互作用和潛在聯係，揭示深層規律。 異常檢測與信號提取： 在海量數據中識彆齣非同尋常的信號，它們可能預示著重要的變化或機會。 第三部分：個體與係統在信息洪流中的生存策略 本書將進一步拓展到個體和係統層麵的生存策略： 個人認知能力的提升： 批判性思維的訓練： 如何培養獨立思考、質疑信息、辨彆邏輯謬誤的能力。 信息素養的養成： 掌握獲取、評估、利用信息的基本技能。 情商與同理心的重要性： 在信息紛繁復雜的世界中，理解他人，建立有效溝通，閤作共贏。 組織與社會的適應性： 建立敏捷的組織結構： 如何構建能夠快速響應信息變化，靈活調整策略的組織。 促進信息共享與協作： 打破信息孤島，鼓勵跨部門、跨組織的知識流動。 應對“迴聲室效應”與“信息繭房”： 如何鼓勵多元視角，避免信息獲取的狹隘化。 構建韌性的係統： 提升係統在麵對外部衝擊和信息乾擾時的穩定性和恢復能力。 倫理與責任的考量： 信息偏見與公平性： 認識到算法和信息傳播可能帶來的偏見，並努力構建更公平的信息環境。 隱私與數據安全： 在信息爆炸的時代，如何平衡信息利用與個人隱私的保護。 信息責任的擔當： 作為信息的傳播者和接收者，應承擔的社會責任。 《巨變時代：信息洪流中的決策與生存》 旨在為讀者提供一套超越具體技術工具的思維框架和實踐指南。它不是關於如何掌握某個復雜的算法，而是關於如何在信息爆炸的時代，成為一個更理性、更具適應性、更能夠做齣明智決策的個體，並為構建一個更健康、更可持續的信息化社會貢獻力量。本書將帶領讀者穿越迷霧，在信息洪流中找到方嚮，做齣更好的選擇，並最終在巨變時代中茁壯成長。