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Dimitri P. Bertseka,美国MIT终身教授，美国国家工程院院士，清华大学复杂与网络化系统研究中心客座教授,电气工程与计算机科学领域国际知名作者，著有《非线性规划》《网络优化》《凸优化》等十几本畅销教材和专著。本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和最优控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。

本书的主题产生于最优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。

内容简介

　　《强化学习与最优控制（英文版）》的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和优控制来解决，但它们的解决方案在计算上是难以处理的。《强化学习与最优控制（英文版）》讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。《强化学习与最优控制（英文版）》的主题产生于优控制和人工智能思想的相互作用。《强化学习与最优控制（英文版）》的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的人士都可以访问的桥梁。

作者简介

Dimitri P. Bertseka,美国MIT终身教授，美国国家工程院院士，清华大学复杂与网络化系统研究中心客座教授。电气工程与计算机科学领域国际知名作者，著有《非线性规划》《网络优化》《凸优化》等十几本畅销教材和专著。