阿尔法零对最优模型预测自适应控制的启示/信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本

作者简介

贾庆山，清华大学长聘教授。主要研究信息物理融合能源系统的优化理论与方法。发表四十篇IEEE汇刊论文。获得2009年国家自然科学奖二等奖、2018年国家自然科学奖二等奖、2020年教育部自然科学奖二等奖，多次获得国际期刊、国际会议最佳论文奖。担任IEEE Internet of Things Activity Board委员、IEEE控制系统协会Board of Governors委员、IEEE控制系统协会北京分会主席、IEEE机器人与自动化协会智能建筑专业委员会副主席、IFAC智慧城市控制专业委员会主席。曾任IEEE控制系统协会离散事件系统专业委员会主席。担任中国自动化学会第十一届控制理论专业委员会委员兼副秘书长，中国自动化学会第一届工业控制系统信息安全专业委员会委员。

内容简介

本书的目的是提出并构建近似动态规划和强化学习的理论框架。这一框架以两个算法为中心，这两个算法在很大程度上彼此独立地设计出来并通过牛顿法的有力机制融洽地合作使用。本书是原作者在美国亚利桑那州立大学讲课过程中完成。课程视频和课件可从作者网站下载。