随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度
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内容简介
在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次，基于迭代历史信息，提出一种新颖的收敛速度可调节的值迭代算法，有助于加快学习速度、减少计算代价，更高效地获得非线性系统的最优控制律。结合人工智能技术，对无模型值迭代评判学习控制的发展前景也进行了讨论。 本书内容丰富、结构清晰、由浅入深、分析透彻，既可作为智能控制、强化学习、优化控制、计算智能、自适应与学习系统等领域研究人员和学生的参考书，又可供相关领域的技术人员使用。
章节目录
智能控制与强化学习是2024年由人民邮电出版社出版,作者著。
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这是一本介绍用OpenAIGym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍OpenAIGym的相关内容，随后在具体的Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用OpenAIGym构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一
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本书分7章，包括绪论、WAMS及其测量原理、基于WAMS的电力系统动态监测原理、基于WAMS的状态估计、基于WAMS的系统辨识技术、基于WAMS的暂态稳定预测方法以及电网广域控制技术。
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Arduino是国际流行的开源硬件平台。用传统单片机进行开发需要掌握大量硬件知识，而用Arduino进行开发，只要有C语言基础和清晰的编程思路即可，不用关心寄存器、定时器等技术细节。如果采用图形化编程界面，甚至连C语言都不用掌握。因此，Arduino迅速成为非电子专业人士制作智能控制硬件的首选。本书从零起步，引导大家以设计智能化产品为载体，从软件、硬件两方面进行实验，共同体验交互玩具，制作数字仪器
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本书从智能配电网概述入手，引入了智能配电网自愈控制的概念，回顾了自愈控制技术发展历程，简介了配电网故障自愈控制的常见模式，介绍了智能配电网自愈控制的技术内涵、实施基础和智能配电网自愈控制系统架构，从主站、终端、保护、分布式电源和微电网、通信、测试六个方面详述了智能配电网自愈控制技术内容，并结合实际工程案例，介绍自愈控制的实现过程。
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本书系统地介绍智能控制的基本内容。全书共9章，主要包括智能控制概述、模糊逻辑理论基础、模糊控制、神经网络原理、神经网络控制、计算智能、深度学习、强化学习、学习控制。本书还提供了部分智能控制的MATLAB仿真程序设计及智能控制的相关应用案例。本书可作为高等学校自动化、探测制导与控制技术、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、机械电子工程、电子信息工程、计算机应用工程等专业智能控制课程的教材，也可以作为
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