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Teaching Information
智能决策系统
School Year:2019-2020
Course Introduction:本课程主要讲述了智能系统自主决策与优化方法的基本原理，包括自学习优化方法的结构与分类，其次分别介绍离线与在线自主决策与优化方法，进一步介绍自主决策与优化方法的进展，包括数据驱动自主决策与优化方法，然后介绍智能系统多控制条件下的博弈优化与自主决策，最后介绍一下智能系统自主决策与优化的应用。
Class classroom:立人楼B105
Venue:清水河校区
Teacher:孟德彪
Semester:Spring Term
Course number:E0401620.01
Credits:2.0
Course Type:Undergraduate Course
Top-Quality Courses or Not:no
Maximum Number of Students:67
Required Class Hours:32.0
MENG DEBIAO
Gender:Male
Education Level:With Certificate of Graduation for Doctorate Study
Degree:Doctor of Engineering
Status:On the job
E-Mail: