From Shortest Paths to Reinforcement Learning
Produktnummer:
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| Autor: | Brandimarte, Paolo |
|---|---|
| Themengebiete: | Approximate dynamic programming Decision rules Dynamic optimization Dynamic programming Machine learning Monte Carlo simulation Numerical optimization methods Optimal control Reinforcement learning Stochastic optimization |
| Veröffentlichungsdatum: | 12.01.2022 |
| EAN: | 9783030618698 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 207 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer International Publishing |
| Untertitel: | A MATLAB-Based Tutorial on Dynamic Programming |
Produktinformationen "From Shortest Paths to Reinforcement Learning"
Dynamic programming (DP) has a relevant history as a powerful and flexible optimization principle, but has a bad reputation as a computationally impractical tool. This book fills a gap between the statement of DP principles and their actual software implementation. Using MATLAB throughout, this tutorial gently gets the reader acquainted with DP and its potential applications, offering the possibility of actual experimentation and hands-on experience. The book assumes basic familiarity with probability and optimization, and is suitable to both practitioners and graduate students in engineering, applied mathematics, management, finance and economics.
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