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智能決策:方法與技術 版權信息
- ISBN：9787030770479
- 條形碼：9787030770479 ; 978-7-03-077047-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能決策:方法與技術 內容簡介
智能決策是邁向通用人工智能的必經之路。2016年，圍棋智能體AlphaGo戰勝韓國棋手李世石，智能決策引起人們的廣泛關注；2022年底，ChatGPT火爆全球，凸顯出大模型的價值。可以預見，神經網絡大模型將進一步推動智能決策在自主學習和應用范圍上的突破。本書圍繞智能決策領域涉及的基本方法與技術展開介紹，主要內容包括：智能決策與智能體的基本概念，智能體所處環境的分類與建模，確定環境下智能體的搜索推理決策方法，不確定環境下決策策略強化學習方法、博弈學習方法，復雜策略的深層神經網絡建模與應用，以及網格世界游戲、“雅達利”游戲、圍棋對弈、“星際爭霸”即時戰略對抗游戲、陸戰對抗等實例下智能體的決策策略生成技術和部分Python代碼實現。
本書既適合人工智能、系統仿真、作戰實驗、元宇宙等相關領域的科技人員閱讀，也適合高等院校計算機、自動化等專業的高年級本科生和研究生學習。
智能決策:方法與技術 目錄
目錄前言第1章 智能決策概述 11.1 智能決策的內涵 11.1.1 基本概念 11.1.2 兩個關鍵問題 21.1.3 虛擬環境 31.2 當前成果與技術流派 61.2.1 當前成果 61.2.2 三大流派 91.3 未來應用與發展方向 101.3.1 為復雜體系提供輔助決策 101.3.2 為無人系統提升自主能力 12第2章 基本理論與模型 142.1 決策的基本理論 142.1.1 人類決策的一般過程 142.1.2 決策的認知心理學描述 162.2 智能體模型理論 182.2.1 智能體的基本概念 182.2.2 與一般決策的不同 202.3 知識與環境描述 212.3.1 知識表示 212.3.2 環境描述方法 222.3.3 環境與智能體分類 23第3章 確定環境下的搜索推理決策方法 273.1 智能體的描述與分析 273.1.1 智能體的決策問題 273.1.2 問題的形式化 283.1.3 問題蘊含的知識 293.2 搜索推理決策方法 313.2.1 智能體的決策 313.2.2 搜索算法基礎 323.2.3 無信息搜索策略 363.2.4 啟發式搜索策略 413.3 自動規劃與知識描述 423.3.1 集合論描述 423.3.2 經典規劃描述 473.3.3 時態規劃模型 52第4章 不確定環境下的決策策略生成方法 544.1 不確定環境下的基本決策方法 544.1.1 隨機不確定環境下的*大期望效用決策 544.1.2 博弈不確定環境下的純策略決策 564.1.3 博弈不確定環境下的混合策略決策 644.2 決策策略的強化學習算法 684.2.1 強化學習的基本概念 684.2.2 有模型的強化學習 704.2.3 無模型的強化學習 75第5章 神經網絡與決策策略建模 875.1 神經網絡的基本概念 875.1.1 神經網絡的定義 875.1.2 神經元
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