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Produktbild: Integral and Inverse Reinforcement Learning for Optimal Control Systems and Games

Integral and Inverse Reinforcement Learning for Optimal Control Systems and Games

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Beschreibung

Integral and Inverse Reinforcement Learning for Optimal Control Systems and Games develops its specific learning techniques, motivated by application to autonomous driving and microgrid systems, with breadth and depth: integral reinforcement learning (RL) achieves model-free control without system estimation...

Beschreibung

Integral and Inverse Reinforcement Learning for Optimal Control Systems and Games develops its specific learning techniques, motivated by application to autonomous driving and microgrid systems, with breadth and depth: integral reinforcement learning (RL) achieves model-free control without system estimation compared with system identification methods and their inevitable estimation errors; novel inverse RL methods fill a gap that will help them to attract readers interested in finding data-driven model-free solutions for inverse optimization and optimal control, imitation learning and autonomous driving among other areas.

Graduate students will find that this book offers a thorough introduction to integral and inverse RL for feedback control related to optimal regulation and tracking, disturbance rejection, and multiplayer and multiagent systems. For researchers, it provides a combination of theoretical analysis, rigorous algorithms, and a wide-ranging selection of examples. The book equips practitioners working in various domains - aircraft, robotics, power systems, and communication networks among them - with theoretical insights valuable in tackling the real-world challenges they face.

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Erscheinungsdatum

05.03.2024

Verlag Springer
Seitenzahl

267 (Printausgabe)

Dateigröße

9207 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783031452529

Barrierefreiheit
  • alle zum Verständnis notwendigen Inhalte sind über Screenreader zugänglich
  • navigierbares Inhaltsverzeichnis
  • logische Lesereihenfolge eingehalten
  • kurze Alternativtexte (z.B. für Abbildungen) vorhanden
  • hoher Kontrast zwischen Text und Hintergrund
  • keine Vorlesefunktionen des Lesesystems deaktiviert
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  • Navigation über vorher / nachher Elemente

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