Advertisement

自适应动态编程 Adaptive Dynamic Programming

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 自适应控制系统（Adaptive Control）
    优质
    自适应控制是一种先进的自动化技术，能够使系统在面对环境变化或参数不确定性时自动调整其行为以维持最优性能。 自适应控制通过在线进行系统结构和参数辨识或性能指标的度量来确定系统的当前状态变化，并据此实时调整控制器参数或可调输入信号。
     
  • 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。
     
  • 自适应霍夫曼编码的Java实现：Adaptive-Huffman
    优质
    Adaptive-Huffman项目提供了一个用Java编写的自适应霍夫曼编码器和解码器。该项目实现了对输入数据流的有效压缩与解压，特别适用于文本文件等场景下的高效数据处理。 自适应霍夫曼编码使用Vitter算法在Java中实现。要运行编码器，请执行以下步骤： 1. 使用`javac`编译代码。 2. 运行命令：`java adaptiveHuffman.encoder.Encoder InputFile OutputFile` 其中，`InputFile`是要压缩的文本或其他文件，而 `OutputFile` 是将压缩后的数据写入的位置。 要运行解码器，请执行以下步骤： 1. 使用上述相同的编译方法。 2. 运行命令：`java adaptiveHuffman.decoder.Decoder InputFile OutputFile` 其中，`InputFile`是经过编码的中间文件，而 `OutputFile` 是将未压缩的数据写入的位置。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的自适应动态规划（近似动态规划）编程
    优质
    本项目采用MATLAB平台，实现自适应动态规划算法，旨在解决复杂系统的优化控制问题。通过近似动态规划方法，探索策略迭代技术在实际应用中的有效性与灵活性。 自适应动态规划（近似动态规划）——ADP MATLAB编程
     
  • 自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm）
    优质
    自适应遗传算法是一种优化计算技术，通过模拟自然选择和基因进化过程来解决复杂问题。该算法能动态调整参数以提高搜索效率与准确性。 自适应遗传算法包含多个改进的算法思想，包括Generic Algorithm。
     
  • 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。