Markov Decision Processes in Artificial Intelligence

作者:Sigaud, Olivier; Buffet, Olivier;

页数:480

出版时间:2010-3

价格:£ 102.00

isbn号码:9781848211674

具体描述

Markov Decision Processes (MDPs) are a mathematical framework for modeling sequential decision problems under uncertainty as well as Reinforcement Learning problems. Written by experts in the field, this book provides a global view of current research using MDPs in Artificial Intelligence. It starts with an introductory presentation of the fundamental aspects of MDPs (planning in MDPs, Reinforcement Learning, Partially Observable MDPs, Markov games and the use of non-classical criteria). Then it presents more advanced research trends in the domain and gives some concrete examples using illustrative applications.

用户评价

我尝试了几本市面上关于这个主题的教材，但很多都过于偏向理论的纯数学推导，读完后感觉虽然“知道”了公式，但“理解”却停留在表面。然而，这本书的叙述风格非常注重“直觉的培养”。它不是简单地堆砌定理和证明，而是不断地抛出“为什么我们会这么设计？”、“如果换一种方式会怎样？”这样的问题，引导读者去思考背后的设计哲学和工程权衡。书中通过大量贴近实际应用的案例分析，将抽象的模型“落地”了。比如，在讨论多阶段决策的框架时，它没有直接跳到贝尔曼方程，而是先模拟了一个简单的库存管理问题，展示了不使用动态规划时决策效率的低下，从而自然而然地引出所需工具的必要性。这种“问题驱动”的学习路径，极大地激发了我的学习兴趣，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动解决一个个真实的、具有挑战性的难题。这种注重实践洞察力的教学方法，对于希望将理论应用于实际工程领域的读者来说，简直是无价之宝。

这本书的装帧和设计真是一流，硬壳封面摸上去质感十足，内页的纸张也选得很好，印刷清晰，即便长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我特别喜欢它在图文排版上的用心，很多复杂的概念都会配上精心绘制的示意图，这些图示往往比冗长的文字描述更能让人茅塞顿开。例如，在解释某个优化算法的收敛路径时，那张动态演变过程的插图简直是神来之笔，我第一次理解到这个过程的精髓就是通过那张图实现的。书中的章节划分逻辑清晰，层层递进，从基础概念的引入到高级模型的探讨，阅读起来非常顺畅，就像是跟着一位经验丰富的向导在知识的迷宫中探索，每走一步都有明确的指引，绝不会迷失方向。作者在内容组织上展现了极高的专业素养和教学经验，使得即便是初学者也能逐步建立起对该领域的全面认知框架，而不是被孤立的知识点淹没。这本实体书的阅读体验，远超我阅读任何电子版资料时的感受，它本身就是一件值得收藏的艺术品，也是一个理想的学习工具。

这本书的语言风格非常“学术化”且严谨，这对于需要高度精确信息的专业人士来说是极大的优点。它很少使用口语化的表达，每一个术语的引入都伴随着明确的定义和上下文的界定，这极大地避免了歧义。例如，作者在定义“最优策略”时，其表述的严密性几乎达到了数学证明的水准，这确保了读者在理解任何后续推导时，基础都是牢固可靠的。虽然对于初次接触该领域的读者来说，开篇可能需要花费更多精力去啃下这些基础术语，但一旦跨过这个门槛，后续的学习将会变得无比高效。我发现，当我需要引用或回顾某个精确定义时，翻阅这本书比去查阅零散的在线资料要可靠得多，因为它提供了一个内聚且经过同行检验的知识体系。这种对精确度的执着，使得这本书成为了一份可靠的“参考手册”，而不是仅仅一本“入门读物”。

最让我感到惊喜的是，这本书在组织结构上巧妙地融入了“历史脉络”。作者没有将所有理论视为凭空出现的真理，而是通过追溯关键思想的演变历程，来展示科学是如何一步步构建起来的。比如，在讲解如何处理不确定性时，作者先回顾了早期的完全可观测模型，然后逐步引入了隐状态的概念，最终过渡到更复杂的概率框架。这种时间轴式的叙述，不仅让知识点之间的关联性变得显而易见，也让人对那些伟大的思想家们所付出的努力充满了敬意。我感觉这不仅仅是在学习一门技术，更像是在参与一场跨越数十年的思想对话。这种富有“人情味”和历史厚重感的讲解方式，使得原本枯燥的算法学习过程变得引人入胜，它赋予了这些数学工具以生命和背景故事，让我对整个学科的魅力有了更深层次的体会。

坦白说，这本书的深度和广度确实令人印象深刻。它不仅仅停留于对核心算法的介绍，更深入地探讨了它们在现代人工智能研究中的前沿应用和局限性。我特别欣赏作者敢于触及那些尚未完全解决的开放性问题，并且对现有方法的“弱点”进行了毫不留情的剖析。例如，关于大规模状态空间处理的部分，作者详细对比了近似方法（如函数逼近）与精确方法在计算复杂度和误差控制上的微妙平衡，而不是仅仅推荐一个“最佳”方案。这种平衡的视角，培养了一种批判性思维，即认识到在工程实践中，不存在完美的理论，只有在特定约束条件下最优的妥协。此外，书中还引入了近年来一些重要的研究进展，这些内容在很多传统教材中是找不到的，这表明作者对该领域的研究动态保持着高度的敏感性。读完后，我感觉我对这个领域的研究前沿有了更清晰的地图，知道哪些地方是已经铺好的高速公路，哪些地方还是需要自己去开垦的无人区。