reinforcement learning and optimal control

在介绍《强化学习与最优控制》这本书籍之前，有必要先对强化学习和最优控制这两个概念进行详细解读。强化学习是机器学习的一个分支，它的核心思想在于让智能体通过与环境的交互来学习采取某种行动从而获得最大化的累积奖励。这种方式模仿了生物在自然环境中通过试错来学习的行为。强化学习算法通常包括了马尔可夫决策过程（MDP）、策略评估、策略迭代以及值迭代等核心概念。 最优控制是控制理论的一个重要分支，它涉及的是在一个动态系统中寻找一个最优控制策略，该策略能够最小化或最大化某个性能指标。最优控制问题通常被描述为一个优化问题，其目的是为了得到一个控制输入的最优序列，使得系统状态从初始状态转移到期望的状态，并同时满足一定的性能标准。这种方法在航天航空、机器人、自动化、经济等众多领域都有应用。 《强化学习与最优控制》的作者是Dimitri P. Bertsekas，他是MIT（麻省理工学院）的知名教授，其研究和教学领域广泛，包括确定性优化、动态规划、随机控制、大规模和分布式计算以及数据通信网络等。他在这些领域取得了显著的成就，发表了大量的研究论文，并撰写了十七本书，其中一些被用作MIT的教材，比如《Dynamic Programming and Optimal Control》、《Data Networks》、《Introduction to Probability》以及《Nonlinear Programming》。 本书作为MIT的教材，将会在2019年正式发布，由Athena Scientific出版。正如书中所言，它目前是一个尚在完善中的草稿文本。这本教材的目的是结合强化学习与最优控制的理论与实践，为学习者提供一个综合性的知识框架。作者希望这本书能够帮助读者理解强化学习方法，并将这些方法与最优控制理论相结合，以此来解决更加复杂的动态系统问题。 本书内容涵盖了数学优化和动态规划两大主题，这两者都是理解强化学习和最优控制的基础。数学优化是寻找最佳解决方案的过程，尤其是针对存在约束条件的复杂系统。动态规划则是一种解决多阶段决策问题的方法，它将复杂问题分解成较小的子问题，并递归地解决这些子问题。 Bertsekas教授在教材的序言中也提到了存在的潜在错误，并表示欢迎读者提出建议和评论，可通过邮箱***与他联系。读者可以通过教材的网站***获取更多书籍信息和订购书籍。 Dimitri P. Bertsekas教授的研究生涯始于希腊国家技术大学的机械与电气工程专业，并在美国麻省理工学院获得了系统科学博士学位。他在斯坦福大学的工程经济系统系和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校的电气工程系担任过教职，自1979年起一直在MIT的电气工程与计算机科学系工作，目前担任McAfee工程教授。他的教学和研究工作不仅对学术界产生了深远的影响，也为工程实践领域提供了重要贡献。