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REINFORCED ADAPTIVE DYNAMIC PROGRAMMING

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简介：
简介：强化自适应动态规划（RADP）结合了强化学习与自适应控制技术，旨在解决复杂系统的优化控制问题，适用于非线性、不确定环境下的决策制定。 《动态规划》是由姜宇Yu Jiang及Zhong-Ping Jiang合著的一本小册子。这本书深入浅出地介绍了动态规划的基本概念、原理及其应用，并通过实例帮助读者理解和掌握这一重要的算法技术。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了大量实践案例和编程练习题，旨在提高读者解决实际问题的能力。 该书适合计算机科学专业的学生以及从事相关领域工作的技术人员阅读参考。无论是初学者还是有一定经验的开发者，《动态规划》都能为他们提供宝贵的学习资源与指导建议。

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  • REINFORCED ADAPTIVE DYNAMIC PROGRAMMING
    优质
    简介：强化自适应动态规划（RADP）结合了强化学习与自适应控制技术，旨在解决复杂系统的优化控制问题，适用于非线性、不确定环境下的决策制定。 《动态规划》是由姜宇Yu Jiang及Zhong-Ping Jiang合著的一本小册子。这本书深入浅出地介绍了动态规划的基本概念、原理及其应用，并通过实例帮助读者理解和掌握这一重要的算法技术。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了大量实践案例和编程练习题，旨在提高读者解决实际问题的能力。 该书适合计算机科学专业的学生以及从事相关领域工作的技术人员阅读参考。无论是初学者还是有一定经验的开发者，《动态规划》都能为他们提供宝贵的学习资源与指导建议。
     
  • 自适应动态编程 Adaptive Dynamic Programming
    优质
    自适应动态规划是一种智能优化方法，通过模仿大脑的学习机制来解决复杂系统的控制问题，适用于处理不确定性与非线性挑战。 自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）的入门介绍帮助初学者简明扼要地了解其核心思想。
     
  • Optimal Control through Dynamic Programming
    优质
    《Optimal Control through Dynamic Programming》一书深入探讨了动态规划在最优控制问题中的应用，提供了理论分析与实际案例结合的方法，帮助读者掌握求解复杂控制系统优化问题的技术。 《动态规划与最优控制》是动态规划领域内的一部经典著作，由Dimitri P. Bertsekas撰写，目前已经是第三版。该书系统地介绍了动态规划的基本理论、方法及其在最优控制问题中的应用，为学习和研究这一领域的读者提供了宝贵的资源。 ### 动态规划（Dynamic Programming） 动态规划是一种数学优化算法，主要用于解决具有重叠子问题和最优子结构的决策问题。其核心思想是将复杂的问题分解成多个较小且相互关联的子问题，并通过存储这些子问题的解来避免重复计算，从而提高效率。该方法广泛应用于计算机科学、运筹学、经济学以及工程等领域，在路径规划、资源分配与序列比对等问题中尤为突出。 ### 最优控制（Optimal Control） 最优控制是控制论的一个分支领域，致力于设计控制器以使被控对象在满足特定约束条件下实现性能指标的最优化。这些性能指标可能包括最小化成本或最大化收益等目标。通常情况下，最优控制问题可以表述为动态规划问题，并通过求解相应的动态规划方程找到最佳策略。 ### 《动态规划与最优控制》内容概览 本书分为两卷，第一卷主要介绍动态规划的基础理论知识，涵盖确定性和随机性的模型、价值迭代和策略迭代算法等内容。第二卷则进一步探讨了在复杂环境下的应用案例，包括连续状态空间、非线性系统及部分可观测系统等情形，并提供了大量实例以加深读者的理解。 ### 作者简介：Dimitri P. Bertsekas Dimitri P. Bertsekas是一位在优化理论和控制论以及大规模计算领域具有深厚造诣的学者。他毕业于希腊雅典国立技术大学，获得系统科学博士学位。自1979年起，在美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系担任教授职务期间，Bertsekas教授发表了大量研究成果，并因此获得了多项学术奖项。 ### 学习动态规划的意义 掌握动态规划原理和技术对于从事ACM竞赛的学生来说至关重要。通过《动态规划与最优控制》这本书的学习，不仅能加深对这一领域的理解，还能接触到更高级别的主题如最优控制理论及其应用，这对于未来的科研工作和职业生涯发展具有重要意义。
     
  • An Introduction to Stochastic Dynamic Programming
    优质
    本书《Stochastic Dynamic Programming入门》为读者提供了一个关于随机动态规划理论与应用的全面介绍，适用于初学者和研究者。 《Introduction to Stochastic Dynamic Programming》涵盖了随机动态规划的理论、应用及方法论等内容。该书由学术权威Sheldon Ross编写，是学习随机动态规划的理想教材。此外，本书扫描质量高，并已通过OCR处理，支持文本搜索功能。
     
  • Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming...
    优质
    本书《Markov决策过程：离散 stochastic 动态规划》深入探讨了离散时间马尔可夫决策过程理论，涵盖了模型、算法及应用，是该领域的权威参考书。 马尔科夫随机动态规划（SDP）是一种数学方法，用于处理在不确定环境下做出决策的问题。这种方法结合了马尔科夫过程的特性与动态规划的技术，能够有效地解决一系列复杂的优化问题。通过构建状态转移模型，并在此基础上进行递归求解，可以找到最优策略或解决方案。 该技术广泛应用于多个领域中，比如金融、工程控制和人工智能等，在这些场景下往往需要考虑未来事件发生的不确定性以及决策的序列性影响。利用马尔科夫随机动态规划方法可以帮助我们更好地理解和应对这些问题，从而设计出更为有效的系统或者算法来解决实际问题中的挑战。 请注意：上述描述未包含任何具体的技术细节或特定的应用实例链接，仅概括介绍了这一数学工具的基本概念及其应用范围。
     
  • Dynamic Programming and Optimal Control, Volume 2
    优质
    《动态规划与最优控制》（卷2）深入探讨了复杂系统中的优化问题，涵盖了马尔可夫决策过程、随机最优控制等主题。适合研究和工程领域专业人士阅读。 这篇文章内容不错，适合进行决策评估的研究生阅读。现在这本书已经出了第4版，在2012年出版了。如果有谁有这本书可以分享一下哦！
     
  • Dynamic Programming and Optimal Control: Volume I
    优质
    《动态规划与最优控制》（卷一）系统地介绍了动态规划的基本理论及其在优化控制中的应用，是该领域的经典之作。 《动态规划与最优控制》是Dimitri P. Bertsekas教授编写的教材，在教学和科研领域广受认可。Bertsekas教授在系统科学、优化、控制理论、大规模计算及数据通信网络等领域有着深厚的研究背景，他于希腊国家技术大学获得机械与电气工程学位，并在美国麻省理工学院（MIT）取得了系统科学博士学位。自1979年起，他在麻省理工学院的电气工程和计算机科学系任教至今。 动态规划是一种解决多阶段决策过程优化问题的方法，它将复杂的问题分解成若干子问题来求解最优解。该方法的核心是贝尔曼最优性原理：无论初始状态如何，后续策略对于整个问题的最优性都是独立的，因此可以通过递推计算出整体的最佳解决方案。 《动态规划与最优控制》第三版涵盖了大量关于动态规划和最优控制理论的知识，并为读者提供了系统的分析框架及解决问题的方法。书中内容分为数学优化基础和动态规划两大板块：前者介绍相关的基本原理，后者深入讲解该领域的各种算法及其应用。 Bertsekas教授与其合作者John Tsitsiklis共同撰写的《Neuro-Dynamic Programming》一书在1997年获得了INFORMS颁发的运筹学与计算机科学界面研究卓越奖。此外，他还于2000年获得希腊国家运筹学奖，并于次年荣获美国控制会议（ACC）John R. Ragazzini教育奖，这些奖项进一步肯定了他在学术界的贡献和地位。 Bertsekas教授的其他著作同样被广泛应用于麻省理工学院及其他大学的教学中。他发表了大量研究论文并出版了十三本书籍，其中数本已成为MIT课程的标准教材之一。除学术工作外，他还经常为私营企业提供咨询服务，并在多个期刊担任编辑职务。 除了动态规划和最优控制领域之外，Bertsekas教授的研究还涉及优化、大规模计算以及数据通信网络等多个方向。他的研究活动与教学及书籍撰写紧密相连，其成就得到了国际上的广泛认可，在2001年被选为美国国家工程院院士。Athena Scientific是该教授所在的研究机构。 《动态规划与最优控制》一书不仅是相关课程的理想教材，也是从事该领域工作的专业人士的重要参考文献。Bertsekas教授的工作在推动这些学科的发展和应用方面发挥了重要作用，并且具有深远的影响。
     
  • A Control-Theoretic Method for Dynamic Adaptive Video Streaming...
    优质
    本文提出了一种基于控制理论的方法，用于动态自适应视频流传输。该方法通过实时调整视频质量和带宽使用效率来优化用户体验。 本段落探讨了一种基于控制理论的动态自适应视频流传输方法，旨在提升用户的视觉体验质量（QoE）。在互联网视频应用领域，QoE的重要性不言而喻，它直接影响内容提供商及传输系统的收入状况。然而，在网络环境中缺乏对QoE优化的支持可能导致瓶颈出现在任何环节中。因此，在客户端播放器中的比特率自适应算法显得尤为重要，以确保用户获得良好的体验。 先前的研究表明当前商业解决方案存在一些限制，并提出了一些启发式修复方法。但是关于设计客户端比特率自适应逻辑的共识仍然不足，例如是否采用速率估计或是缓冲区使用情况作为依据。此外，在不同操作环境下各类方法的表现也存在问题，以及如何平衡诸如启动延迟与重新加载等不同的QoE目标。 本段落有三个主要贡献：第一是提出了一种基于控制理论的模型来系统地分析一系列策略；第二是一个新颖的预测控制算法，可以结合吞吐量和缓冲区使用情况的信息，并优于传统方法；第三是在一个示例视频播放器中实现了该方法并用追踪驱动模拟验证了其有效性。 本段落的一个主要贡献在于提出了一种基于控制理论模型来解决客户端比特率自适应的问题。此模型能够分析不同的策略，提供一种系统的方式来设计和优化比特率自适应逻辑，并结合吞吐量及缓冲区使用情况的信息以确保QoE的最优化。 此外，本段落还提出了一个新颖的预测控制算法，该算法能将吞吐量与缓冲区占用信息结合起来并优于传统方法。此算法的优点在于其能够实时地调整到变化中的网络环境和用户行为中去，从而保证了QoE的最佳化。 在示例视频播放器中实施了上述方法，并通过追踪驱动模拟验证了该方案的有效性。实验结果表明，这种方法可以显著提高用户的视觉体验质量（QoE），同时降低重新加载的概率及启动延迟。 本段落提出了一种基于控制理论的动态自适应视频流传输策略以提升用户视觉体验的质量。此策略能够结合吞吐量和缓冲区占用信息，并优于传统方法，还能实时地调整到变化中的网络环境与用户行为中去。
     
  • Algorithms Illuminated Part 3: Greedy Algorithms and Dynamic Programming...
    优质
    《算法illuminate》系列第三部分专注于贪心算法和动态规划，通过清晰的解释和实例帮助读者理解这些重要的计算机科学概念。适合编程爱好者和技术专业人士阅读。 《算法详解 第三部分 贪心算法和动态规划》对于学习算法的同学很有帮助。
     
  • 使用动态规划解决TSP问题 - TSP(Dynamic Programming).py
    优质
    本代码实现利用动态规划算法求解旅行商(TSP)问题，旨在优化路径选择以最小化总成本。文件名为TSP(Dynamic Programming).py。 本资源使用Python语言编写，采用动态规划方法求解TSP问题，并包含较为详细的中文注释。