强化学习理论_算法及应用_张汝波

资 源 简 介

强化学习理论_算法及应用_张汝波

详 情 说 明

张汝波教授的《强化学习理论、算法及应用》系统性地介绍了强化学习的核心理论与技术框架。全书从马尔可夫决策过程(MDP)这一基础模型出发，逐步展开价值函数、策略优化等关键概念，重点分析了时序差分学习、Q-learning、策略梯度等经典算法，并探讨了深度学习与强化学习的融合技术。书中不仅包含理论推导，还结合机器人控制、游戏AI等实际应用场景，展示了算法实现的关键技术细节。该著作既适合作为强化学习的入门教材，也能为研究者提供算法改进的思路参考，特别是在多智能体系统和分层强化学习等前沿方向具有独到见解。