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Synopsis
Performance optimization is vital in the design and operation of modern engineering systems, including communications, manufacturing, robotics, and logistics. Most engineering systems are too complicated to model, or the system parameters cannot be easily identified, so learning techniques have to be applied. This book provides a unified framework based on a sensitivity point of view. It combines currently prominent research on reinforcement learning / neuro-dynamic programming with a unique research approach based on sensitivity analysis and discrete-event systems concepts. This new perspective on a popular topic is presented by a well respected expert in the field.
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Stochastic Learning and Optimization: A Sensitivity-Based Approach
Edité par
Springer, 2007
ISBN 10 : 038736787X
ISBN 13 : 9780387367873
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Stochastic Learning and Optimization: A Sensitivity-Based Approach
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Springer, 2007
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Stochastic Learning and Optimization: A Sensitivity-Based Approach
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Stochastic Learning And Optimization
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Stochastic Learning And Optimization
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Stochastic Learning and Optimization: A Sensitivity-Based Approach
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Stochastic Learning and Optimization
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Stochastic Learning and Optimization
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Stochastic Learning and Optimization: A Sensitivity-Based Approach
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Stochastic Learning and Optimization
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