Handbook of Markov Decision Processes pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Feinberg, Egene A.; Shwartz, Adam; Feinberg, Eugene A.

出品人:

页数:573

译者:

出版时间:2001-08-01

价格:USD 245.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792374596

丛书系列:

图书标签:

随机过程
运筹学
数学
教材
动态规划
优化
library
Markov Decision Processes
Reinforcement Learning
Dynamic Programming
Optimal Control
Game Theory
Artificial Intelligence
Operations Research
Decision Analysis
Machine Learning
Algorithms

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具体描述

The theory of Markov Decision Processes - also known under several other names including sequential stochastic optimization, discrete-time stochastic control, and stochastic dynamic programming - studies sequential optimization of discrete time stochastic systems. Fundamentally, this is a methodology that examines and analyzes a discrete-time stochastic system whose transition mechanism can be controlled over time. Each control policy defines the stochastic process and values of objective functions associated with this process. Its objective is to select a "good" control policy. In real life, decisions that humans and computers make on all levels usually have two types of impacts: (i) they cost or save time, money, or other resources, or they bring revenues, as well as (ii) they have an impact on the future, by influencing the dynamics. In many situations, decisions with the largest immediate profit may not be good in view of future events. Markov Decision Processes (MDPs) model this paradigm and provide results on the structure and existence of good policies and on methods for their calculations. MDPs are attractive to many researchers because they are important both from the practical and the intellectual points of view. MDPs provide tools for the solution of important real-life problems. In particular, many business and engineering applications use MDP models. Analysis of various problems arising in MDPs leads to a large variety of interesting mathematical and computational problems. Accordingly, the Handbook of Markov Decision Processes is split into three parts: Part I deals with models with finite state and action spaces and Part II deals with infinite state problems, and Part III examines specific applications. Individual chapters are written by leading experts on the subject.

《马尔可夫决策过程手册》图书简介《马尔可夫决策过程手册》是一本致力于深入探讨马尔可夫决策过程（MDPs）的综合性参考著作。本书旨在为读者提供一个全面、系统且实用的平台，以理解和应用MDPs这一强大的决策理论框架。无论您是资深研究者、应用科学家，还是希望在人工智能、机器人学、运筹学、经济学、生物学等领域解决复杂决策问题的工程师或学生，本书都将是您不可或缺的工具。本书的核心内容聚焦于以下几个关键方面：第一部分：理论基石与数学框架本部分将从基础概念出发，为读者构建坚实的MDP理论基础。我们将详细阐述马尔可夫性、状态空间、行动空间、转移概率、奖励函数以及折扣因子等核心要素。通过严谨的数学推导，我们会引导读者理解这些要素如何共同构成一个完整的MDP模型。马尔可夫性：深入解析“未来只依赖于现在，而与过去无关”这一核心假设，并探讨其在不同应用场景下的适用性与局限性。状态空间与行动空间：详细讨论离散和连续状态空间、行动空间的定义、表示方法以及它们对模型复杂度的影响。转移概率与奖励函数：阐述如何精确建模系统动力学（转移概率）以及定义决策目标（奖励函数）。我们将介绍多种建模技术，并讨论不同奖励函数设计对策略的影响。折扣因子：深入探讨折扣因子的作用，以及如何根据问题特性选择合适的折扣因子以平衡即时奖励与未来奖励。第二部分：核心算法与求解方法一旦MDP模型建立，如何找到最优策略便成为核心挑战。本部分将详细介绍求解MDP问题的经典算法和现代方法。价值函数与策略函数：介绍贝尔曼方程（Bellman Equation）及其在MDP中的核心地位，详细讲解最优价值函数（Optimal Value Function）和最优策略函数（Optimal Policy Function）的概念。动态规划（Dynamic Programming, DP）：详细讲解策略评估（Policy Evaluation）和策略改进（Policy Improvement）等动态规划算法，包括价值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）。我们将通过具体示例展示其工作原理和收敛性。蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）：介绍如何利用采样来估计价值函数和策略，尤其适用于状态空间巨大的情况。我们将讲解蒙特卡洛策略评估（Monte Carlo Policy Evaluation）和蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control）。时间差分学习（Temporal Difference Learning, TD）：深入讲解TD学习的核心思想，以及Sarsa和Q-learning等关键算法。我们将详细分析TD学习的优势，例如无需模型即可学习，以及其在在线学习中的应用。函数逼近（Function Approximation）：针对大规模MDP问题，本书将重点介绍如何利用线性函数逼近、神经网络等方法来近似价值函数或策略，从而实现对高维状态空间的有效处理。我们将讨论深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）中相关的技术。第三部分：高级主题与扩展模型在掌握了MDP的基础理论和核心算法后，本部分将带领读者探索更广泛、更复杂的MDP扩展模型和相关技术。部分可观测马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Processes, POMDPs）：探讨当系统状态无法被完全观测时，如何利用信念状态（Belief State）进行决策。我们将介绍POMDPs的建模方式和相关的求解技术。随机最优控制（Stochastic Optimal Control）：介绍MDP与随机最优控制之间的联系，以及其在连续时间、连续状态空间问题中的应用。多智能体马尔可夫决策过程（Multi-Agent Markov Decision Processes, MAMDPs）：探讨多个智能体在同一环境中进行决策的复杂性，包括合作、竞争和混合博弈场景。模型不确定性与鲁棒性：讨论在转移概率或奖励函数不确定时，如何设计鲁棒的决策策略，以应对模型误差。部分可观测性与状态估计：介绍如何结合卡尔曼滤波器（Kalman Filter）、粒子滤波器（Particle Filter）等技术来估计部分可观测MDP中的隐藏状态。第四部分：实际应用与案例研究本书的最后一个部分将聚焦于MDPs在各个领域的实际应用。我们将通过详实的案例研究，展示如何将MDP理论和算法转化为解决现实世界问题的强大工具。人工智能与机器学习：机器人导航、自主驾驶、游戏AI（如AlphaGo）、推荐系统等。运筹学与管理科学：库存管理、资源调度、生产优化、供应链管理等。金融与经济学：投资组合优化、风险管理、交易策略等。生物学与医学：药物发现、疾病治疗策略、生态系统管理等。其他领域：交通控制、能源管理、通信网络优化等。在每个案例研究中，我们将详细描述问题建模的过程，如何选择合适的MDP算法，以及最终实现的性能评估。本书的特色：理论严谨性与实践可行性的完美结合：本书不仅提供了扎实的理论基础，更强调实际操作和算法实现。内容循序渐进，结构清晰：从基础概念到高级主题，再到实际应用，本书逻辑清晰，易于读者理解和掌握。丰富的数学推导与直观的解释：结合严谨的数学推导和生动的图示，帮助读者深入理解算法背后的原理。广泛的学科交叉性：涵盖了人工智能、运筹学、经济学、生物学等多个领域的应用，展现了MDPs的普适性。《马尔可夫决策过程手册》将为所有希望深入理解和应用这一强大决策工具的读者提供一个全面、权威且极具价值的参考。本书旨在赋能读者，使其能够自信地应对复杂环境下的决策挑战，并在各自的领域取得突破。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度是需要一定前期准备才能完全消化的。它绝非那种可以轻松在咖啡馆里消磨时光的读物，它要求你全神贯注，并且最好对高等概率论和线性代数有一定的熟悉度。然而，一旦你跨过了最初的门槛，这本书的回报是巨大的。我特别欣赏它在不同模型变体之间的过渡处理。比如，从离散时间到连续时间，从有限状态到无限状态，作者的衔接点设计得非常自然，逻辑链条清晰得仿佛一幅精心绘制的流程图。它没有回避理论中的“脏活累活”，比如收敛性的证明和极限的讨论，但处理方式却十分巧妙，总能将复杂的分析与直观的意义结合起来。例如，在讨论随机策略的收敛性时，书中不仅给出了数学证明，还配以对实际系统稳定性的深刻见解。这使得这本书超越了一般的学术专著，更像是一位经验丰富的大师在手把手的教导。它训练的不仅仅是你的计算能力，更是你对系统整体行为模式的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织，简直是为深度学习者量身定做的。它的节奏感掌握得非常好，不会让人感到窒息，也不会过于松散。我发现自己经常在阅读某个章节时，会情不自禁地停下来，拿起笔在旁边演算。这不仅仅是因为内容要求，更是因为作者在阐述复杂算法时所展现出的那种清晰度和前瞻性。他们似乎总能预判到读者在哪个环节可能会产生困惑，并提前设置好精妙的“引导站”。特别是关于动态规划部分的处理，简直是教科书级别的典范。作者并未简单地介绍算法步骤，而是深入挖掘了其背后的优化原理和计算复杂性。这使得读者在理解“怎么做”的同时，也明白了“为什么这么做会更有效率”。更让我印象深刻的是，书中对“无穷阶段过程”和“随机性处理”的论述，那种严谨而又不失优雅的数学表达，让人不禁拍案叫绝。它真正教会了我如何系统性地、批判性地看待决策模型，而不是盲目地套用公式。读完之后，我感觉自己的分析思维框架被重塑了，这对于处理任何需要前瞻性规划的复杂问题都大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是那种内敛而精确的，它不追求花哨的辞藻，而是用最经济、最准确的数学语言来构建知识的殿堂。我个人认为，这本书的真正力量在于它对“决策过程”这一核心概念的完整解构。从状态的定义、行动的选择，到奖励的累积，每一个环节都被赋予了精确的数学意义，并通过严密的逻辑体系联系起来。我发现，当我尝试去解决一个全新的、从未接触过的决策问题时，我脑海中浮现的往往是这本书中描绘的那些经典框架和范式。它提供了一种强大的、可迁移的思维工具箱。特别值得一提的是，书中对“信息”在决策中的作用的探讨，非常深刻。它清晰地展示了信息获取成本与决策质量之间的权衡艺术。对于想要从根本上理解如何在信息不完全的情况下做出最佳判断的读者来说，这本书提供的视角是革命性的。它不仅是知识的积累，更是一种解决问题的思维方式的塑造，是该领域内无可替代的经典。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦率地说，给我带来了一场知识的洗礼。初次翻开它时，我带着一种略微的敬畏和极大的好奇心。作者的叙述方式非常独特，他们似乎有一种魔力，能将那些原本晦涩难懂的数学概念，转化为一种富有逻辑美感的图景。我尤其欣赏他们对基础原理的铺垫，那绝不是敷衍了事地带过，而是如同精心打磨的基石，让我这个在概率论领域不算新手的读者，也能感受到每一步推导的坚实与必要。书中对“最优性”的探讨，特别是贝尔曼方程的引入与解析，简直是一场数学的盛宴。它没有止步于理论公式的堆砌，而是通过大量的、贴近实际的例子，将抽象的决策过程具象化。例如，在资源分配问题上的应用，作者展示了如何将复杂的、多阶段的决策问题，层层剥开，最终归结为一个可解的结构。这种从宏观到微观的视野，让我对决策论有了更深层次的理解，不再是零散的知识点，而是一个有机的整体。对于任何想要真正掌握该领域核心思想的人来说，这本书无疑是一部不可多得的教科书，它的价值在于构建知识的深度和广度，而非仅仅是提供一个快速查询的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构严谨得令人称奇，每一次重读都能发现新的层次和细节。我最欣赏它的地方在于，它没有被局限在纯理论的象牙塔中，而是非常有效地搭建了理论与工程实践之间的桥梁。书中穿插的案例分析，不仅仅是简单的应用展示，更是对模型假设和局限性的深刻剖析。例如，在讨论不确定性建模时，作者并没有简单地抛出一个模型，而是对比了不同不确定性假设下，最优策略的敏感性差异，这对于实际系统设计至关重要。这使得读者能够带着一种批判性的眼光去审视任何决策模型。另外，书中对数值求解方法的介绍，虽然篇幅不是主角，但点到为止，却极具启发性，它指明了理论走向实际应用的关键路径。这本著作的价值就在于，它培养了一种“建模思维”——不仅仅是如何解决一个给定的问题，更是如何将一个现实世界的问题，转化为一个可被数学工具有效处理的框架。这对于任何从事复杂系统优化的人来说，都是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆