Algorithms for Decision Making / Алгоритмы принятия решений
Год издания: 2022
Автор: Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, Kyle H. Wray / Майкел Дж. Кочендерфер, Тим А. Уиллер, Кайл Х.
Жанр или тематика: Algorithms for Decision Making
Издательство: Massachusetts Institute of Technolog
Язык: Английский
Формат: PDF
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 690
Описание: This book provides a broad introduction to algorithms for decision making under
uncertainty. We cover a wide variety of topics related to decision making, intro-
ducing the underlying mathematical problem formulations and the algorithms
for solving them. Figures, examples, and exercises are provided to convey the
intuition behind the various approaches.
This text is intended for advanced undergraduates and graduate students
as well as professionals. The book requires some mathematical maturity and
assumes prior exposure to multivariable calculus, linear algebra, and probability
concepts. Some review material is provided in the appendix. Disciplines where
the book would be especially useful include mathematics, statistics, computer
science, aerospace, electrical engineering, and operations research.
Fundamental to this textbook are the algorithms, which are all implemented
in the Julia programming language. We have found the language to be ideal for
specifying algorithms in human readable form. The priority in the design of the
algorithmic implementations was interpretability rather than efficiency. Indus-
trial applications, for example, may benefit from alternative implementations.
Permission is granted, free of charge, to use the code snippets associated with
this book, subject to the condition that the source of the code is acknowledged.
-----------------
Эта книга представляет собой широкое введение в алгоритмы принятия решений в
неуверенность. Мы освещаем широкий спектр тем, связанных с принятием решений, вводными
определение основных математических формулировок задач и алгоритмов
для их решения. Рисунки, примеры и упражнения предназначены для передачи
интуиция, стоящая за различными подходами.
Этот текст предназначен для продвинутых студентов и аспирантов.
а также профессионалы. Книга требует некоторой математической зрелости и
предполагает предварительное знакомство с многомерным исчислением, линейной алгеброй и вероятностью
концепции. Некоторые обзорные материалы представлены в приложении. Дисциплины, где
книга будет особенно полезна включать математику, статистику, компьютер
наука, аэрокосмическая промышленность, электротехника и исследования операций.
В основе этого учебника лежат алгоритмы, все они реализованы.
на языке программирования Julia. Мы пришли к выводу, что этот язык идеально подходит для
определение алгоритмов в удобочитаемой форме. Приоритет в дизайне
алгоритмические реализации - это скорее интерпретируемость, чем эффективность. Инд-
например, для пробных приложений могут быть полезны альтернативные реализации.
Разрешается бесплатно использовать фрагменты кода, связанные с
эта книга при условии, что указан источник кода.
Оглавление
Introduction
Part I: Probabilistic Reasoning
Representation
Inference
Parameter Learning
Structure Learning
Simple Decisions
Part II: Sequential Problems
Exact Solution Methods
Approximate Value Functions
Online Planning
Policy Search
Policy Gradient Estimation
Policy Gradient Optimization
Actor-Critic Methods
Policy Validation
Part III: Model Uncertainty
Exploration and Exploitation
Model-Based Methods
Model-Free Methods
Imitation Learning
Part IV: State Uncertainty
Beliefs
Exact Belief State Planning
Offline Belief State Planning
Online Belief State Planning
Controller Abstractions
Part V: Multiagent Systems
Multiagent Reasoning
Sequential Problems
State Uncertainty
Collaborative Agents
Appendices
A: Mathematical Concepts
B: Probability Distributions
C: Computational Complexity
D: Neural Representations
E: Search Algorithms
F: Problems
G: Julia