同类推荐
-
-
人工智能大模型数学基础
-
¥149.00
-
-
MCP技术全解析：从架构原理到多场景应用实战
-
¥99.00
-
-
MCP技术全解析：从架构原理到多场景应用实战
-
¥99.00
-
-
MCP技术全解析：从架构原理到多场景应用实战
-
¥99.00
-
-
深度学习实践:基于TensorFlow及PyTorch…
-
¥68.00
-
-
AI即未来：普通人用好人工智能的18大工作场景
-
¥69.00
-
-
AI即未来：普通人用好人工智能的18大工作场景
-
¥69.00
-
-
AI即未来：普通人用好人工智能的18大工作场景
-
¥69.00
-
-
网络化多智能体高品质协同控制方法及应用
-
¥68.00
-
-
驾驭Gemini 3与Nano Banana:人人都是…
-
¥69.80
|
|
图书信息
|
|
|
|
强化学习与随机优化
|
| ISBN： | 9787508867519 |
定价： | ￥158.00 |
| 作者： | 陈志平，刘嘉，徐宗本著 |
出版社： | 科学出版社 |
| 出版时间： | 2025年10月 |
版次： | 1版 |
| 开本： | 24cm |
页数： | 11,410页 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
|
|
|
|
|
其它供货商库存合计
|
212
|
|
2026-02-02
|
图书简介 | | 本书旨在介绍近年来作者在强化学习和随机优化领域的研究成果，包括动态随机优化的稳定性与方法、机会约束规划的理论与算法、非平稳强化学习的样本复杂度与泛化能力分析、机会约束马氏决策与强化学习、风险厌恶马氏决策与强化学习，以及平均场强化学习等内容。同时，本书提出融合随机规划和强化学习的统一框架，为开展强化学习和随机优化的交叉研究提供参考，并探讨上述研究成果在解决投资组合选择等复杂决策问题中的应用。 |
|