Buch, Englisch, 566 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 879 g
A Sensitivity-Based Approach
Buch, Englisch, 566 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 879 g
ISBN: 978-1-4419-4222-7
Verlag: Springer US
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 also introduces new approaches and proposes new research topics within this sensitivity-based framework. This new perspective on a popular topic is presented by a well respected expert in the field.
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik Mathematik Operations Research Spieltheorie
- Mathematik | Informatik Mathematik Mathematische Analysis Variationsrechnung
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Technische Wissenschaften Technik Allgemein Konstruktionslehre und -technik
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Elektronik Robotik
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Elektronik Überwachungstechnik
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
- Geisteswissenschaften Design Produktdesign, Industriedesign
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Weitere Infos & Material
Four Disciplines in Learning and Optimization.- Perturbation Analysis.- Learning and Optimization with Perturbation Analysis.- Markov Decision Processes.- Sample-Path-Based Policy Iteration.- Reinforcement Learning.- Adaptive Control Problems as MDPs.- The Event-Based Optimization - A New Approach.- Event-Based Optimization of Markov Systems.- Constructing Sensitivity Formulas.
