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本書源于斯坦福大學的相關(guān)課程，主要介紹不確定狀態(tài)下的決策算法，涵蓋基本的數(shù)學問題和求解算法。本書共分為五個部分：首先解決在單個時間點上簡單決策的不確定性和目標的推理問題；然后介紹隨機環(huán)境中的序列決策問題；接著討論模型不確定性，包括基于模型的方法和無模型的方法；之后討論狀態(tài)不確定性，包括jing確信念狀態(tài)規(guī)劃、離線信念狀態(tài)規(guī)劃、在線信念狀態(tài)規(guī)劃等；zui后討論多智能體系統(tǒng)，涉及多智能體推理和協(xié)作智能體等。本書主要關(guān)注規(guī)劃和強化學習，其中一些技術(shù)涉及監(jiān)督學習和優(yōu)化。書中的算法是用Julia編程語言實現(xiàn)的，并配有大量圖表、示例和練習題。本書要求讀者具備扎實的數(shù)學基礎，適合計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、電氣工程、航空航天等領域的讀者閱讀。

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