Approximate Dynamic Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
A complete and accessible introduction to the real-world applications of approximate dynamic programming With the growing levels of sophistication in modern-day operations, it is vital for practitioners to understand how to approach, model, and solve complex industrial problems. Approximate Dynamic Programming is a result of the author's decades of experience working in large industrial settings to develop practical and high-quality solutions to problems that involve making decisions in the presence of uncertainty. This groundbreaking book uniquely integrates four distinct disciplines—Markov design processes, mathematical programming, simulation, and statistics—to demonstrate how to successfully model and solve a wide range of real-life problems using the techniques of approximate dynamic programming (ADP). The reader is introduced to the three curses of dimensionality that impact complex problems and is also shown how the post-decision state variable allows for the use of classical algorithmic strategies from operations research to treat complex stochastic optimization problems. Designed as an introduction and assuming no prior training in dynamic programming of any form, Approximate Dynamic Programming contains dozens of algorithms that are intended to serve as a starting point in the design of practical solutions for real problems. The book provides detailed coverage of implementation challenges including: modeling complex sequential decision processes under uncertainty, identifying robust policies, designing and estimating value function approximations, choosing effective stepsize rules, and resolving convergence issues. With a focus on modeling and algorithms in conjunction with the language of mainstream operations research, artificial intelligence, and control theory, Approximate Dynamic Programming: Models complex, high-dimensional problems in a natural and practical way, which draws on years of industrial projects Introduces and emphasizes the power of estimating a value function around the post-decision state, allowing solution algorithms to be broken down into three fundamental steps: classical simulation, classical optimization, and classical statistics Presents a thorough discussion of recursive estimation, including fundamental theory and a number of issues that arise in the development of practical algorithms Offers a variety of methods for approximating dynamic programs that have appeared in previous literature, but that have never been presented in the coherent format of a book Motivated by examples from modern-day operations research, Approximate Dynamic Programming is an accessible introduction to dynamic modeling and is also a valuable guide for the development of high-quality solutions to problems that exist in operations research and engineering. The clear and precise presentation of the material makes this an appropriate text for advanced undergraduate and beginning graduate courses, while also serving as a reference for researchers and practitioners. A companion Web site is available for readers, which includes additional exercises, solutions to exercises, and data sets to reinforce the book's main concepts.
作者简介
目录信息
读后感
I forgot how I got to know this book, but I liked it a lot once I got a chance to read it. My favorite chapter is Chapter 5, which tells a general process of building a dynamic programming model. The most significant benefit of this books is that it bridges...
评分I forgot how I got to know this book, but I liked it a lot once I got a chance to read it. My favorite chapter is Chapter 5, which tells a general process of building a dynamic programming model. The most significant benefit of this books is that it bridges...
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用户评价
《Approximate Dynamic Programming》这本书，可以说是我在学术生涯中遇到的一个“里程碑”。作为一名正在攻读运筹学方向的博士生，我对如何用数学模型来解决复杂的优化问题有着浓厚的兴趣。然而，在面对现实世界中那些维度高、约束多、并且具有时间动态性的问题时，传统的优化方法往往会显得力不从心。这本书，为我提供了一种强大的解决思路。作者在书中对动态规划的详细阐述，让我看到了“最优子结构”和“重叠子问题”是如何在解决复杂问题中发挥核心作用。而“近似”的概念，则让我意识到，在许多实际应用中，我们并非追求绝对的数学最优，而是需要在计算效率和解的质量之间进行权衡，寻找一个“足够好”的解。我尤其欣赏书中关于“函数逼近”的详细介绍，这对于处理高维状态空间至关重要。作者介绍了包括线性基函数、多项式基函数，以及更现代的神经网络表示等多种方法，并分析了它们的优缺点以及适用场景。这为我后续的研究，如何选择合适的函数逼近方法来解决具体的优化问题，提供了非常宝贵的参考。书中还包含了大量的数学推导和算法分析，逻辑严谨，论证充分，这对于我进行更深入的理论研究非常有帮助。同时，作者也善于用直观的例子来辅助理解，使得抽象的数学概念变得生动起来。这本书不仅让我对近似动态规划有了更深刻的理解，也为我未来在运筹学、强化学习等交叉领域的深入研究打下了坚实的基础。
评分《Approximate Dynamic Programming》这本书，可以说是我在学术道路上遇到的一位良师益友。我是一名正在攻读机器学习方向博士的学生，之前对决策过程中的最优性问题一直有所关注，但对于如何系统地解决这类问题，尤其是在面对高维、大规模的状态空间时，始终觉得有所欠缺。这本书的出现，恰好填补了我知识体系中的这一块空白。作者在书中不仅仅是简单地介绍算法，而是非常注重对背后思想的阐释。他从“马尔可夫决策过程”（MDP）的基本框架出发，逐步深入到贝尔曼方程以及其在最优控制中的重要作用。我尤其欣赏他对“最优性原理”的解释，以及由此引申出的动态规划的思想。然而，传统的动态规划在高维问题面前往往会遭遇“维度灾难”，这一点，作者也毫不回避地指出了问题的核心所在，并引出了“近似动态规划”的必要性和重要性。书中关于各种近似方法的介绍，如蒙特卡洛方法、时间差分（TD）学习、策略梯度方法等，都写得非常详尽。让我印象深刻的是，作者在解释TD学习时，不仅仅给出了公式，还深入分析了TD(λ)算法在收敛性和学习效率上的权衡，以及如何选择合适的λ值。此外，书中还对各种近似函数表示方法，如线性基函数、多项式基函数、以及更现代的神经网络表示，都进行了详细的探讨，并分析了它们在不同场景下的适用性。这对于我后续撰写论文，选择合适的函数逼近方法，非常有指导意义。这本书的学术严谨性毋庸置疑，大量的数学推导和证明都清晰明了，但同时，作者也善于用直观的例子来辅助理解，使得理论和实践能够完美结合。阅读这本书，让我对智能体如何学习和做出最优决策有了更深刻的理解，也为我未来在强化学习和近似动态规划领域的研究提供了丰富的思路和方法。
评分在我看来，《Approximate Dynamic Programming》这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一次关于“智慧”的哲学探讨。它让我看到了，在复杂多变的世界中，如何通过一种“审时度势”的方式，来做出更加明智和优化的决策。我一直以来都对那些能够“学习”并“适应”的系统非常着迷，而这本书正是揭示了这种“智慧”的底层逻辑。作者在开篇就抛出了一个引人深思的问题：在信息不完全、环境不确定的情况下，我们该如何做出最好的选择？他并没有直接给出答案，而是引导读者一步步地思考动态规划的核心思想。我特别喜欢作者在书中对于“状态”、“动作”、“奖励”以及“策略”这些基本概念的定义和阐述，它们非常清晰且具有普遍性，能够适用于几乎所有需要进行决策的场景。然后，他巧妙地引入了“近似”的概念，这一点对我来说是革命性的。我之前一直以为最优决策意味着找到绝对的“完美”方案，但这本书告诉我，在很多时候，找到一个“足够好”的方案，并且能够随着环境的变化不断调整，才是更符合现实的智慧。书中关于如何利用“值函数”和“策略函数”来逼近最优解的讲解，让我大开眼界。特别是对蒙特卡洛方法和时间差分学习的介绍，让我看到了在没有完整模型的情况下，如何通过与环境交互来学习和优化。作者还会经常在书中穿插一些关于“好奇心”、“探索与利用的平衡”等话题的讨论，这使得这本书不仅仅是一本枯燥的技术指南，更像是一次关于智能本质的思考。阅读这本书，让我对“智能”有了更深层次的理解，也激发了我对如何构建更具适应性和学习能力的系统的兴趣。
评分《Approximate Dynamic Programming》这本书，对我来说，简直就是一本“现实问题的求解指南”。我一直对那些能够让机器在不确定环境中做出智能决策的系统感到着迷，而这本书，正好满足了我对这方面的强烈好奇心。我并不是一个数学背景非常深厚的人，但这本书以一种非常友好的方式，引导我理解了动态规划的核心思想，以及如何通过“近似”的方法来解决现实世界中的复杂问题。作者在书中举的那些例子，比如如何让自动驾驶汽车做出最优的行驶决策，或者如何让机器人手臂完成精密的抓取任务，都让我觉得离我所想象的“智能”世界越来越近。我尤其欣赏书中对于“价值函数”和“策略函数”的讲解，它们就像是智能体的“大脑”，指导着它的行为。通过书中所介绍的各种“函数逼近”技术，我明白了如何让机器能够“学习”并“记忆”那些复杂的决策规则，而无需事事从零开始。书中对蒙特卡洛方法和时间差分学习的介绍，让我看到了即使在信息不完整的情况下，我们依然能够通过与环境的交互来不断优化决策。作者的语言风格非常清晰易懂，即使是对于非专业读者，也能大致理解其中的核心概念。这本书让我对“智能”有了更深刻的认识，也让我开始思考，如何将这些理论应用到我自己的兴趣领域，去解决一些实际的问题。
评分《Approximate Dynamic Programming》这本书，简直是打开了我对人工智能和决策科学领域认识的一扇新大门。我之前对强化学习、动态规划这些概念总感觉隔着一层纱，虽然知道它们很重要，但具体怎么实现，怎么在复杂现实问题中应用，一直是个模糊的概念。直到我翻开这本书，那种醍醐灌顶的感觉就来了。作者并没有一开始就抛出艰深的数学公式，而是从一个非常直观的例子入手，比如一个机器人如何在迷宫中找到最优路径，或者一个企业如何制定最优库存策略。他深入浅出地解释了动态规划的核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”，然后巧妙地引出了“近似”这个概念。我尤其喜欢作者在解释“近似”时举的例子，比如当我们面对天文数字的状态空间时，传统的动态规划根本无从下手，而近似动态规划通过各种技巧，例如函数逼近、特征提取等，能够有效地处理这些庞大而复杂的问题。读到这里，我才真正理解到，为什么这个领域能够如此强大，为什么它能够解决现实世界中如此多的挑战。书中对不同近似方法的介绍，比如基于价值函数逼近、基于策略梯度等，都写得非常详细，并且配有清晰的伪代码和算法流程图，让我能够一步步地跟着思考和理解。即使我不是数学系的博士，也能大致把握其中的逻辑和原理。作者的语言风格非常亲切，仿佛是一位经验丰富的导师在耐心指导学生，不会因为专业性而让人产生畏惧感。他还会时不时地穿插一些历史典故或者有趣的案例，让整个阅读过程不至于枯燥乏味。对于我这样一个对AI和决策优化充满好奇，但又非科班出身的读者来说，这本书无疑是我的启蒙读物，它为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。我强烈推荐给所有对人工智能、机器学习、运筹学、运筹优化，特别是对如何让智能体做出最优决策感兴趣的读者。
评分《Approximate Dynamic Programming》这本书，对于我这样一位希望在量化交易领域有所突破的从业者来说，其价值堪比一座金矿。我一直在寻找能够帮助我处理金融市场中复杂的动态、随机和不确定性问题的理论和方法。传统的量化模型很多都基于静态假设，或者只能处理相对简单的场景，这在瞬息万变的金融市场中显得尤为不足。这本书为我提供了一种全新的视角和强大的工具。作者在书中对动态规划的讲解，以及如何通过“近似”的方法来应对高维状态空间，让我看到了解决金融市场中复杂决策问题的希望。我尤其关注书中关于“策略优化”的部分，这与量化交易中的“交易策略”的制定息息相关。作者详细介绍了如何利用价值函数逼近和策略梯度等方法来学习最优交易策略，这对于我来说是极其宝贵的。书中关于不同回报函数的设计，以及如何处理风险偏好等问题，也给我提供了很多启发。我尝试着将书中介绍的算法框架，结合金融市场的特点，进行一些初步的模拟和实验。例如，书中关于如何处理“部分可观测性”的讨论，对于金融市场来说非常重要，因为我们永远无法完全掌握市场的所有信息。作者介绍的基于历史数据进行模型训练和策略优化的方法，也与量化交易的实践非常契合。虽然书中的一些数学推导对我来说还有些挑战，但我可以通过作者提供的伪代码和算法描述，去理解其核心思想，并尝试将其转化为可执行的代码。这本书让我相信，通过近似动态规划，我们能够构建出更具鲁棒性、适应性和盈利能力的量化交易系统。
评分《Approximate Dynamic Programming》这本书，对我来说，是一次关于“决策艺术”的深刻洗礼。我一直对那些能够做出最优决策的系统感到着迷，无论是商业领域的战略制定，还是个人生活中的选择，我总是在思考如何让自己的决策更加“聪明”。这本书，为我提供了一种系统性的思考框架和解决问题的方法。作者并没有仅仅停留在提供一套固定的“配方”，而是引导我理解“为什么”要这样做。他对动态规划的介绍，让我看到了“前瞻性”思维的重要性，以及如何通过分解问题、利用子问题的最优解来构建整体的最优解。而“近似”的概念，则让我意识到，在现实世界中，绝对的最优往往是难以企尔或成本过高，学会寻找“足够好”的方案，并不断优化，才是更现实和有效的智慧。我尤其喜欢作者在书中关于“策略”的讨论，让我明白了，决策不仅仅是选择某个动作，更是形成一种在不同情况下都能做出合理反应的“行为模式”。书中对不同近似算法的讲解，如基于价值逼近和基于策略优化的方法，都让我受益匪浅。我能够清晰地理解，在面对海量状态空间时，我们并非束手无策，而是可以通过各种巧妙的技巧来“压缩”问题，使其变得可解。这本书让我看到了，决策问题背后蕴含的深刻数学原理，也让我对如何应用这些原理来解决实际问题有了更清晰的认识。它让我开始用一种更加系统化、优化的思维方式去审视生活中的各种决策。
评分《Approximate Dynamic Programming》这本书，在我看来，是一本将抽象的数学理论与生动的现实世界紧密连接起来的杰作。我是一位对机器人学和自主系统非常感兴趣的爱好者，经常会思考如何让机器人能够更“聪明”地在复杂环境中导航和执行任务。这本书为我提供了理论上的坚实支撑和实践上的指导。作者在书中深入浅出地介绍了动态规划的核心思想，并巧妙地引出了“近似”的概念。我尤其欣赏他对于“状态空间爆炸”问题的分析，以及如何通过各种“函数逼近”技术来克服这一挑战。这让我明白了，为什么很多看似简单的机器人任务，在实际实现中却异常困难，原来是因为需要处理海量的状态信息。书中关于“强化学习”与“近似动态规划”之间关系的阐述，也让我豁然开朗。我之前对这两个概念总是有些混淆，读完这本书，我才真正理解了它们之间的联系和区别，以及如何将它们结合起来解决实际问题。作者在书中举的很多例子，比如机器人路径规划、资源管理等，都非常贴合我的兴趣点。我能够清晰地看到，书中的理论是如何被应用到这些具体的场景中的。例如，关于如何设计合适的“奖励函数”，这对于让机器人学习到期望的行为至关重要。作者还详细介绍了蒙特卡洛方法、时间差分学习等强化学习算法，并分析了它们的优缺点。这本书让我对如何构建能够自主学习和决策的智能系统有了更深刻的认识，也激发了我未来在机器人学领域进一步探索的决心。
评分《Approximate Dynamic Programming》这本书，对于我这样的跨领域研究者来说，简直是开启了一扇通往“通用智能”大门的关键。我一直对如何让机器不仅仅是执行预设指令，而是能够自主地去学习、去适应、去解决未知问题充满了好奇。这本书，为我提供了理论上的基石和实践上的启示。作者在书中对动态规划的深入讲解，让我看到了“最优控制”的思想是如何贯穿于各种智能系统的核心。他不仅仅给出了数学公式，更重要的是，他解释了这些公式背后的逻辑和直觉。而“近似”这个概念，对我来说是极具颠覆性的。它让我意识到，在处理现实世界的复杂性时，精确的求解往往是不切实际的，学会“逼近”最优，并不断迭代，才是更符合智能体生存和发展的逻辑。我尤其欣赏书中对“价值函数”和“策略函数”的讨论，它们如同智能体的“眼睛”和“大脑”，指导着其行为。通过各种函数逼近方法，我们能够赋予智能体学习和记忆的能力。书中对蒙特卡洛方法、时间差分学习等经典算法的剖析，以及对它们在不同场景下的优劣分析，都让我受益匪浅。这为我后续在构建更具适应性的AI模型时，提供了丰富的算法选择和理论依据。这本书让我深刻地理解了，智能不仅仅是计算能力，更重要的是一种“学习”和“决策”的能力，而近似动态规划正是实现这种能力的重要途径。
评分从一个更加实用的角度来看，《Approximate Dynamic Programming》这本书的价值是无可估量的。在我的工作领域，我们经常需要处理一些具有时间序列特性的决策问题，比如资源分配、生产调度、投资组合管理等等。这些问题往往具有不确定性，环境会随着时间推移而变化，而且做出当前决策会影响到未来的收益。传统的静态优化方法在这种情况下就显得力不从心了。我一直在寻找一种能够真正解决这些动态、随机决策问题的方法论，而这本书正是解决了我的痛点。作者在书中花了大量的篇幅讨论如何将动态规划的思想应用于实际问题。他不仅仅停留在理论层面，而是深入到如何构建状态空间、如何定义奖励函数、如何设计近似函数等具体操作层面。我印象最深刻的是关于“函数逼近”那一章，作者介绍了包括线性函数逼近、神经网络逼近等多种方法，并详细讨论了它们的优缺点以及适用场景。这对我来说非常有启发，因为在实际应用中，我们很难精确地知道最优的价值函数或者策略，而通过这些近似方法，我们可以在可接受的计算成本下，获得非常接近最优的解决方案。书中还包含了很多实际案例的分析，比如在物流配送中的动态路径规划，在能源管理中的负荷预测与调度，这些案例都非常贴合实际，并且作者在分析过程中，会详细讲解如何将书中的理论框架应用到这些案例中，这对于我这样的读者来说，是非常宝贵的学习经验。我甚至可以照着书中的思路，尝试去解决自己工作中遇到的类似问题。这本书的优点在于，它既有理论的高度，又有实践的深度，让我能够理解“为什么”，也能指导我“怎么做”。对于那些希望将AI技术真正落地到业务场景，解决实际问题的工程师和研究人员来说，这本书绝对是一本必不可少的参考书。
评分其实是读不下去的书 真应该有这样的分类！！！
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