Dynamic Programming for Dummies (student stuff)
。动态规划是最优控制理论的基石。通过递归地将复杂问题分解为更小、更易于管理的子问题，它成为经济学中的有力工具。经济分析通常涉及具有长期后果的决策，而动态规划有助于模拟不同的代理在每个决策都取决于当前 […] 时如何做出最佳选择
Temporal-Difference Learning: Combining Dynamic Programming and Monte Carlo Methods for…
RL 的里程碑：Q 学习和双 Q 学习继续阅读 Towards Data Science »
Knapsack problem (student stuff)
。是的，背包问题和贝尔曼的最优原理之间通过动态规划有着紧密的联系，动态规划利用最优原理将问题分解为更小的子问题并构建解决方案……
Reinforcement Learning, Part 5: Temporal-Difference Learning
智能协同动态规划和蒙特卡罗算法简介强化学习是机器学习的一个领域，它引入了代理在复杂环境中学习最佳策略的概念。代理根据环境状态从其行为中学习，从而获得奖励。强化学习是一个具有挑战性的话题，与机器学习的其他领域有很大不同。强化学习的非凡之处在于，可以使用相同的算法使代理适应完全不同、未知和复杂的条件。注意。为了充分理解本文中的概念，强烈建议您熟悉之前文章中讨论的动态规划和蒙特卡罗方法。强化学习，第 2 部分：策略评估和改进强化学习，第 3 部分：蒙特卡罗方法关于本文在第 2 部分中，我们探索了动态规划 (DP) 方法，其中代理根据先前的计算迭代更新 V-/Q 函数及其策略，并用新的估计值替换它们。
Reinforcement Learning, Part 5: Temporal-Difference Learning | by Vyacheslav Efimov | Jul, 2024
智能协同动态规划和蒙特卡罗算法 15 分钟阅读 · 18 小时前 强化学习是机器学习的一个领域，它引入了代理在复杂环境中学习最佳策略的概念。代理根据环境状态从其动作中学习，从而获得奖励。强化学习是强化学习，第 5 部分：时间差异学习 | 作者：Vyacheslav Efimov | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 5, May 2024
1) 特邀编辑：基于可解释表示学习的复杂系统智能检测与维护特刊作者：刘志刚、Cesare Alippi、陈洪天、刘德荣页数：5819 - 58232) 基于大规模电动汽车和风电并网的新型自动发电控制方法作者：席蕾、李浩凯、朱继忠、李彦英、王守祥页数：5824 - 58343) 基于自适应动态规划的自旋交换无松弛系统最优自旋极化控制作者：王瑞刚、王卓、刘思迅、李涛、李峰、秦博东、魏庆来页数：5835 - 58474) 具有输出饱和和扰动的不确定非线性系统的事件触发分数阶跟踪控制作者：舒逸Shao, Mou Chen, Sijia Zheng, Shumin Lu, Qijun Zhao页数：58
