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智能决策:方法与技术 版权信息
- ISBN：9787030770479
- 条形码：9787030770479 ; 978-7-03-077047-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能决策:方法与技术 内容简介
智能决策是迈向通用人工智能的必经之路。2016年，围棋智能体AlphaGo战胜韩国棋手李世石，智能决策引起人们的广泛关注；2022年底，ChatGPT火爆全球，凸显出大模型的价值。可以预见，神经网络大模型将进一步推动智能决策在自主学习和应用范围上的突破。本书围绕智能决策领域涉及的基本方法与技术展开介绍，主要内容包括：智能决策与智能体的基本概念，智能体所处环境的分类与建模，确定环境下智能体的搜索推理决策方法，不确定环境下决策策略强化学习方法、博弈学习方法，复杂策略的深层神经网络建模与应用，以及网格世界游戏、“雅达利”游戏、围棋对弈、“星际争霸”即时战略对抗游戏、陆战对抗等实例下智能体的决策策略生成技术和部分Python代码实现。
本书既适合人工智能、系统仿真、作战实验、元宇宙等相关领域的科技人员阅读，也适合高等院校计算机、自动化等专业的高年级本科生和研究生学习。
智能决策:方法与技术 目录
目录前言第1章 智能决策概述 11.1 智能决策的内涵 11.1.1 基本概念 11.1.2 两个关键问题 21.1.3 虚拟环境 31.2 当前成果与技术流派 61.2.1 当前成果 61.2.2 三大流派 91.3 未来应用与发展方向 101.3.1 为复杂体系提供辅助决策 101.3.2 为无人系统提升自主能力 12第2章 基本理论与模型 142.1 决策的基本理论 142.1.1 人类决策的一般过程 142.1.2 决策的认知心理学描述 162.2 智能体模型理论 182.2.1 智能体的基本概念 182.2.2 与一般决策的不同 202.3 知识与环境描述 212.3.1 知识表示 212.3.2 环境描述方法 222.3.3 环境与智能体分类 23第3章 确定环境下的搜索推理决策方法 273.1 智能体的描述与分析 273.1.1 智能体的决策问题 273.1.2 问题的形式化 283.1.3 问题蕴含的知识 293.2 搜索推理决策方法 313.2.1 智能体的决策 313.2.2 搜索算法基础 323.2.3 无信息搜索策略 363.2.4 启发式搜索策略 413.3 自动规划与知识描述 423.3.1 集合论描述 423.3.2 经典规划描述 473.3.3 时态规划模型 52第4章 不确定环境下的决策策略生成方法 544.1 不确定环境下的基本决策方法 544.1.1 随机不确定环境下的*大期望效用决策 544.1.2 博弈不确定环境下的纯策略决策 564.1.3 博弈不确定环境下的混合策略决策 644.2 决策策略的强化学习算法 684.2.1 强化学习的基本概念 684.2.2 有模型的强化学习 704.2.3 无模型的强化学习 75第5章 神经网络与决策策略建模 875.1 神经网络的基本概念 875.1.1 神经网络的定义 875.1.2 神经元
展开全部
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