强化学习是机器学习领域的一种重要学习手段，是一种从环境状态到行为映射的学习方式，是实现智能系统具有自适应能力、自学习能力的重要途径。本书以强化学习算法与多机器人系统的结合为主要背景，介绍了主要的强化学习算法模型，讨论了它们的原理和优缺点；本书针对多机器人协作，从实际应用问题的角度分析，指出了局部性、不确定性和自组

本书是任务驱动式新形态立体化教材，是校企双元合作开发的教材。本书的编写目的主要是针对通信业务中存在的问题，通过可视化开发平台实现通信大数据分析，定位问题，提出优化方案。本书以通信数据分析为核心，以大数据平台和可视化工具为基础，结合实际通信场景精心设计任务。本书共9个学习任务，分别为通信大数据基础、常用算法与智能网

本书从工程实际应用出发，紧密围绕系统设计与开发需求，系统地介绍了Modbus总线技术、51内核微控制器、硬件设计、嵌入式软件设计、VB应用软件设计等应用技术。Modbus涉及的知识点多、内容广，本书以案例带动知识点开展学习，注重培养读者的理论基础、设计基础和解决实际问题的能力。本书总结了作者团队在科学研究、装备研

面向退化机理的雾天图像清晰化方法是一种通过相关算法对相应图像进行处理，来减弱雾气对图像的影响，理论与实践均证明该技术可有效改善闭环系统的跟踪品性以及抗干扰能力。本书考虑将传统单纯提升硬件设施降低图像雾气噪声转化为实用的图像清晰化方法。具体内容包括：将雾天图像分为四类：均匀轻雾图像、均匀浓雾图像、非均匀或合成雾天图

本书主要介绍不确定高阶多智能体系统的最优一致性算法。全书共分11章，其中第1章概述了多智能体相关的基本概念、典型问题及其研究现状；第2章给出多智能体系统最优一致性问题的一般性描述，并提出了一种基于抽象化的分层设计方案；第3～9章针对几类典型不确定高阶多智能体系统设计了最优一致性算法，并进行了理论分析和仿真验证；第

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本书主题为基于最弱前置条件计算的软件测试及错误定位分析方法研究。主要包括以下几个方面的内容：一、首先对基于程序分析的软件测试及错误定位研究的总体情况进行分析。回顾软件测试技术近几十年的发展历程，分析该技术的重要地位、目前的现状及面临的主要困境。分析作为软件质量维护重要环节的软件修复，并进一步细化软件修复的重要步骤

本书从通信基本概念和通信系统基本理论入手，由浅入深全面、系统地介绍了目前广泛应用的各种典型的现代通信系统及系统中所使用的关键技术，较好地反映了现代通信技术最新进展。在介绍现代通信系统及关键技术时，着重基本概念的阐述，通过各种类比使得内容更加通俗易懂。主要内容包括通信系统理论基础、交换技术基础、公用电话交换网及电信

物联网基础与应用（第2版）》在第1版的基础上，参考了用书院校师生的反馈意见，对教材内容进行了全面修订和增补。首先，编者将6G、卫星互联网、低空智联网、区块链等内容新增进本版教材；其次，对每章内容进行了修改完善，强化了基础理论和典型示例讲解，以便读者能更好地掌握基础理论知识；此外，对原版本的物联网应用，包括工业互联

聚类问题在计算机科学和运筹学领域中均有着广泛的应用。本书研究聚类问题带下界约束的模型，主要研究聚焦带下界约束的k-中位问题。第一章介绍k-中位问题以及相关聚类模型的研究背景。第二章介绍带下界约束的k-中位问题的现有近似算法。第三章介绍广义的带下界约束的k-中位问题的近似算法。第四章介绍带下界约束的k-中位问题的其