دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1
نویسندگان: Hector Geffner. Blai Bonet
سری: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
ISBN (شابک) : 3031004361, 9783031004360
ناشر: Springer
سال نشر: 2013
تعداد صفحات: 139
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 96 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب A Concise Introduction to Models and Methods for Automated Planning به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مقدمه ای مختصر بر مدل ها و روش های برنامه ریزی خودکار نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Cover Copyright Title Page Contents Preface Planning and Autonomous Behavior Autonomous Behavior: Hardwired, Learned, and Model-based Planning Models and Languages Generality, Complexity, and Scalability Examples Generalized Planning: Plans vs. General Strategies History Classical Planning: Full Information and Deterministic Actions Classical Planning Model Classical Planning as Path Finding Search Algorithms: Blind and Heuristic Online Search: Thinking and Acting Interleaved Where do Heuristics come from? Languages for Classical Planning Domain-Independent Heuristics and Relaxations Heuristic Search Planning Decomposition and Goal Serialization Structure, Width, and Complexity Classical Planning: Variations and Extensions Relaxed Plans and Helpful Actions Multi-Queue Best-First Search Implicit Subgoals: Landmarks State-of-the-Art Classical Planners Optimal Planning and Admissible Heuristics Branching Schemes and Problem Spaces Regression Planning Planning as SAT and Constraint Satisfaction Partial-Order Causal Link Planning Cost, Metric, and Temporal Planning Hierarchical Task Networks Beyond Classical Planning: Transformations Soft Goals and Rewards Incomplete Information Plan and Goal Recognition Finite-State Controllers Temporally Extended Goals Planning with Sensing: Logical Models Model and Language Solutions and Solution Forms Offline Solution Methods Online Solution Methods Belief Tracking: Width and Complexity Strong vs. Strong Cyclic Solutions MDP Planning: Stochastic Actions and Full Feedback Goal, Shortest-Path, and Discounted Models Dynamic Programming Algorithms Heuristic Search Algorithms Online MDP Planning Reinforcement Learning, Model-based RL, and Planning POMDP Planning: Stochastic Actions and Partial Feedback Goal, Shortest-Path, and Discounted POMDPs Exact Offline Algorithms Approximate and Online Algorithms Belief Tracking in POMDPs Other MDP and POMDP Solution Methods Discussion Challenges and Open Problems Planning, Scalability, and Cognition Bibliography Author\'s Biography