强化学习与动态规划在反馈控制中的应用

《强化学习与近似动态规划在反馈控制中的应用》是一本由IEEE Press出版的专业书籍，旨在探讨和深入研究在机器人控制和自动化领域的核心概念——强化学习（Reinforcement Learning）。本书编辑由Frank L. Lewis执笔，他来自UT Austin的自动化和机器人研究机构，以及德龙·刘（Derong Liu）教授，后者来自芝加哥伊利诺伊大学。 强化学习是人工智能的一个分支，它侧重于通过试错学习来优化决策过程，让智能体在一个环境中通过连续或离散的行动来最大化累积奖励。它与传统静态编程不同，强化学习强调动态环境下的学习策略调整。书中内容可能包括以下几个关键知识点： 1. **Q-learning和SARSA算法**：这两种常用的值函数方法是强化学习的基础，它们通过估算动作价值来指导决策，分别通过状态-动作值函数（Q-function）和状态-动作-状态值函数（SARSA）进行学习。 2. **策略梯度方法**：针对连续动作空间的问题，策略梯度算法是一种有效的解决方案，通过直接更新策略参数来优化长期奖励。 3. **马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）**：强化学习的基本框架，它描述了一个包含状态、动作、概率转移和奖励的决策过程，对于设计和分析强化学习算法至关重要。 4. **近似动态规划（Approximate Dynamic Programming, ADP）**：当环境状态空间过大或难以枚举时，ADP引入了模型简化的方法，如神经网络逼近值函数，以提高计算效率。 5. **应用示例**：书中可能会提供实际的机器人控制案例，如自主导航、工业自动化、机器人路径规划等，展示如何将强化学习理论应用于解决复杂控制问题。 6. **挑战与未来方向**：随着深度强化学习的发展，可能会讨论深度神经网络在强化学习中的应用，以及当前面临的挑战，如样本效率、探索与利用的平衡、稳定性和可解释性等。 7. **版权和出版信息**：本书由IEEE Press和Wiley联合出版，享有严格的版权保护，强调了对知识产权的尊重。 《强化学习与近似动态规划在反馈控制中的应用》提供了对强化学习在实际控制系统设计中的深入理解，对于工程师、研究人员以及对机器人技术感兴趣的人士来说，这是一本不可或缺的参考资料。书中内容涵盖了理论基础到实践应用的广泛范围，适合读者进行系统学习和深入研究。