Reinforcement Learning for Engineering
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
24.02.2027
Abbildungen
XV, 317 p. 29 illus., 26 illus. in color.
Verlag
SpringerSeitenzahl
317
Maße (B/H)
15,5/23,5 cm
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-032-40401-5
The book is written from the perspective of the optimal feedback control of dynamic systems that evolve in either continuous- or discrete-time domains with emphasis on deterministic problem formulations over the corresponding stochastic problem formulations. Bellman's dynamic programming—optimal feedback control—in continuous- and discrete-time domains forms the mathematical foundations of this book. In a simple and clear manner, this book relates the relation of one of the main techniques of the reinforcement learning approach in computer science, so-called Q-learning, to the Bellman dynamic programming functional difference equation.
Reinforcement Learning for Engineering contains several exercises, homework problems, and design projects (most using MATLAB® and Simulink® and some using Python) for real physical engineering systems. The book is a valuable reference for all researchers and practitioners interested in an engineering approach to reinforcement learning because it covers many essential results in a systematic manner. The book also presents and defines several future interesting and challenging research problems by providing a deeper physical and mathematical understanding of the optimal control Hamiltonians from the reinforcement learning point of view.
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