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本书源于斯坦福大学的相关课程,主要介绍不确定状态下的决策算法,涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分:首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题;然后介绍随机环境中的序列决策问题;接着讨论模型不确定性,包括基于模型的方法和无模型的方法;之后讨论状态不确定性,包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等;最后讨论多智能体系统,涉及多智能体推理和协作智能体等。本书
基础知识25.7万字