Isbn: 9783031452512 - integral and inverse reinforcement learning for optimal control systems and games (advances in industrial control) (3 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

    • Sprache: Englisch

      Verlag: Springer, 2024

      3031452518 / 9783031452512

      • Hardcover

      Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 134,82

      EUR 13,17 Versand 
      Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

      Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

      Zustand: New. In.

    • Sprache: Englisch

      Verlag: Springer Nature, 2024

      3031452518 / 9783031452512

      • Hardcover

      Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 221,51

      EUR 14,58 Versand 
      Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

      Anzahl: 2 verfügbar

      Hardcover. Zustand: Brand New. 287 pages. 9.26x6.10x9.21 inches. In Stock.

    • Sprache: Englisch

      Verlag: Springer, 2024

      3031452518 / 9783031452512

      • Hardcover

      Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 210,11

      EUR 30,50 Versand 
      Versand von Deutschland nach USA

      Anzahl: 1 verfügbar

      Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Integral and Inverse Reinforcement Learning for Optimal Control Systems and Gamesdevelops 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 inverseoptimization 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.