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强化学习与随机优化

📝 内容简介

本书是大数据领域的热点课题。本书旨在介绍近年来作者在强化学习和随机优化领域的研究成果，包括动态随机优化的稳定性与方法、机会约束规划的理论与算法、非平稳强化学习的样本复杂度与泛化能力分析、机会约束马氏决策与强化学习、风险厌恶马氏决策与强化学习，以及平均场强化学习等内容。同时，本书提出融合随机规划和强化学习的统一框架，为开展强化学习和随机优化的交叉研究提供参考，并探讨上述研究成果在解决投资组合选择等复杂决策问题中的应用。