From Shortest Paths to Reinforcement Learning : A MATLAB-Based Tutorial on Dynamic Programming /
Contenido: 1. El principio de la programación dinámica; 2. Implementación de la programación dinámica; 3. Modelado para la programación dinámica; 4. Programación dinámica numérica para estados discretos; 5. Programación dinámica aproximada y aprendizaje de refuerzo para estados discretos; 6. Program...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Cham, Suiza :
Springer,
2021, c2021
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| Colección: | (EURO Advanced Tutorials on Operational Research)
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
| Etiquetas: |
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| Resumen: | Contenido: 1. El principio de la programación dinámica; 2. Implementación de la programación dinámica; 3. Modelado para la programación dinámica; 4. Programación dinámica numérica para estados discretos; 5. Programación dinámica aproximada y aprendizaje de refuerzo para estados discretos; 6. Programación dinámica numérica para estados continuos; 7. Programación dinámica aproximada y aprendizaje de refuerzo para estados continuos. |
|---|---|
| Descripción física: | 1 libro electrónico en línea (XI, 207 p.) 1 recurso en línea |
| Público: | Peticiones 2021 |
| ISBN: | 978-3-030-61867-4 |
| Acceso: | Licencias ilimitadas |