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lgli/带有性能保障的深度强化学习.pdf
带有性能保障的深度强化学习 🔍
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英语 [en] · 中文 [zh] · PDF · 13.3MB · 2019 · 📘 非小说类图书 · 🚀/lgli/lgrs · Save
描述
"This book discusses methods and algorithms for the near-optimal adaptive control of nonlinear systems, including the corresponding theoretical analysis and simulative examples, and presents two innovative methods for the redundancy resolution of redundant manipulators with consideration of parameter uncertainty and periodic disturbances. It also reports on a series of systematic investigations on a near-optimal adaptive control method based on the Taylor expansion, neural networks, estimator design approaches, and the idea of sliding mode control, focusing on the tracking control problem of nonlinear systems under different scenarios. The book culminates with a presentation of two new redundancy resolution methods; one addresses adaptive kinematic control of redundant manipulators, and the other centers on the effect of periodic input disturbance on redundancy resolution. Each self-contained chapter is clearly written, making the book accessible to graduate students as well as academic and industrial researchers in the fields of adaptive and optimal control, robotics, and dynamic neural networks." - Prové de l'editor
备用文件名
lgrsnf/带有性能保障的深度强化学习.pdf
备选标题
Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance (Studies in Systems, Decision and Control, 265)
备选标题
Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance : A Lyapunov-Based Approach
备选作者
Zhang, Yinyan; Li, Shuai; Zhou, Xuefeng
备选作者
Yinyan Zhang; Shuai Li; Xuefeng Zhou
备选作者
YINYAN LI, SHUAI ZHOU, XUEFENG ZHANG
备用出版商
Springer International Publishing
备用出版商
Springer Nature Switzerland AG
备用版本
Studies in systems, decision and control (Online), 1st ed. 2020, Cham, 2020
备用版本
Studies in systems, decision and control, Cham, Switzerland, 2020
备用版本
Studies in Systems, Decision and Control, 2019
备用版本
Place of publication not identified, 2020
备用版本
Springer Nature, Cham, 2019
备用版本
Switzerland, Switzerland
备用版本
1st ed. 2020, 2019
备用版本
Nov 10, 2019
备用版本
2, 20191109
元数据中的注释
Source title: Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance: A Lyapunov-Based Approach (Studies in Systems, Decision and Control)
备用描述
Studies in Systems, Decision and Control
Erscheinungsdatum: 20.11.2019
开源日期
2024-02-25
更多信息……

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