隨機(jī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化在現(xiàn)代工程、社會、金融問題中具有廣泛的應(yīng)用�！峨S機(jī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化:基于靈敏度的方法》以一個(gè)統(tǒng)一的框架，涵蓋了離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的攝動(dòng)分析、馬爾可大決策過程、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、辨識和自適應(yīng)控制等學(xué)習(xí)和優(yōu)化的不同學(xué)科；并利用基于性能差分公式的簡單方法介紹馬爾可夫決策過程理論，通過該方法能求得以長期平均代價(jià)為準(zhǔn)則的n階偏差優(yōu)化策略以及無折扣的Blackwell優(yōu)化策略�！峨S機(jī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化:基于靈敏度的方法》還包含有最近發(fā)展出來的基于事件的優(yōu)化方法，它為利用系統(tǒng)的特性來克服或減輕維數(shù)災(zāi)的研究開辟了個(gè)新方向�！峨S機(jī)學(xué)習(xí)與優(yōu)化:基于靈敏度的方法》強(qiáng)調(diào)以樣本路徑的構(gòu)造為基礎(chǔ)的物理解釋，物理上的直觀認(rèn)識可以為完善已有的優(yōu)化方法提供新思路。
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