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单位5
强化学习是一种基于反馈的机器学习技术，在该技术中，代理商通过执行动作并查看动作结果来学习在环境中行为。对于每个好的行动，代理人都会得到积极的反馈，对于每个不良行为，代理人都会获得负面反馈或罚款。在加强学习中，代理商会自动使用反馈而没有任何标记的数据学习，这与监督学习不同。由于没有标记的数据，因此代理只能通过其经验来学习。rl解决决策是顺序的特定类型的问题，目标是长期的，例如游戏玩法，机器人技术等。代理与环境相互作用并自行探索它。代理在加强学习中的主要目标是通过获得最大的积极奖励来提高性能。强化学习的类型主要有两种类型的加强学习，它们是：o积极的强化o负面强化积极强化：积极的强化学习意味着添加一些东西以增加预期行为会再次发生的趋势。它对代理的行为产生积极影响，并增加了行为的强度。这种强化可以长期维持变化，但是过多的积极加强可能会导致各种州可以减少后果的状态。负面强化：负强化学习与积极强化相反，因为它增加了通过避免负面状况再次发生特定行为的趋势。根据情况和行为的不同，它比积极的强化更有效，但仅提供强化才能达到最低行为。
单位2
LPP和特殊情况的图形解决方案LPP简称：业务经理面临的大量决策问题涉及将资源分配给各种活动，并将利润增加或降低成本。通常，资源是稀缺的，并且在有限资源的限制内的活动数量是挑战。因此，经理必须决定如何最好地分配各种活动之间的资源。数学编程涉及优化特定函数，称为目标函数，但受给定的限制或约束。经理可能会面临确定适当的产品组合的问题，将目标功能作为可从组合中获得的利润最大化，以查看各种限制，例如原材料的可用性，劳动力供应的位置，市场消费等，线性编程问题线性问题线性编程与已知目标功能的优化功能的优化。它受到一组线性平等性和/或不平等的约束，称为约束。线性编程是一种数学技术，涉及以最佳标准的基础，以最佳方式分配有限的资源。
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我们开始SEC。5.2通过引入一种将两体系统减少到同等单体系统中的方法。这是一种简单的方法，您必须熟悉，因为本科生和学校（但是，它都构成了解决两体问题的重要组成部分。将两体系统减少到同等的单体系统可以导致更简单的运动方程式，从而更容易分析和理解系统的行为。sec。 5.3，您将研究中央力量和第一个积分中的运动方程。 然后在第二秒。 5.4，您研究中央力下的轨道分类。 您将研究各种类型的轨道。 根据粒子的能量，轨道可以分类为无界和边界。 sec。 5.5，您将研究病毒定理及其应用。 病毒定理是一个重要定理，它提供了一个通用方程sec。5.3，您将研究中央力量和第一个积分中的运动方程。然后在第二秒。5.4，您研究中央力下的轨道分类。您将研究各种类型的轨道。轨道可以分类为无界和边界。sec。 5.5，您将研究病毒定理及其应用。 病毒定理是一个重要定理，它提供了一个通用方程sec。5.5，您将研究病毒定理及其应用。病毒定理是一个重要定理，它提供了一个通用方程