资源介绍
这是一部面向现代强化学习研究者的系统性教材，目标很明确：在入门读物与专业研究文献之间搭起一座既严谨又易读的桥梁。与只罗列算法和代码的书不同，本书从数学模型和基本原理出发，逐步说明机器如何在不确定环境中进行规划、学习和决策，让读者不仅知道某种方法“怎么做”，也理解它“为什么有效”。全书由规划与学习两条主线构成，先讨论动态规划、马尔可夫决策过程、价值迭代与策略迭代，再进入基于模型和无模型的强化学习、函数逼近、策略梯度以及遗憾最小化。章节安排颇具层次，从图上的最短路径、马尔可夫链和 Bellman 方程逐步推进到现代强化学习的重要问题，关键概念多从第一性原理展开，并配有完整证明，使内容基本自成体系。全书采用模块化结构，教师可以灵活组合课程内容，书后还配有经过多年课堂实践打磨的习题及配套网站资源，对希望系统补课的读者尤其友好。三位作者都长期活跃在强化学习、机器学习理论、控制与机器人研究一线。希伊·曼诺尔是以色列理工学院电气与计算机工程系教授、Jether Energy Research 首席科学家兼联合创始人，也是英伟达杰出科学家和 IEEE Fellow，在强化学习、规划与控制领域发表论文超过330篇；伊沙伊·曼苏尔是特拉维夫大学计算机科学教授及 ACM Fellow，长期研究机器学习理论、强化学习、算法博弈论等，论文超过300篇；阿维夫·塔玛尔同为以色列理工学院副教授，主要关注机器如何学习行动与感知，在强化学习、表征学习和机器人方向已有70余篇公开论文及多项最佳论文奖。本书由剑桥大学出版社于2026年首次出版，属于基础厚实但并不拒斥实践的进阶型著作，其真正价值在于帮助读者建立可迁移的概念框架：面对新的环境、算法或工程问题时，不再只是照搬现成配方，而是能够从 Bellman 原理、状态价值、策略改进和探索与利用等核心机制出发分析问题。对于准备进入人工智能、机器人、自动控制或机器学习研究方向的本科生和研究生，它既是扎实的课程教材，也是查阅算法与证明的可靠参考；已有一定实践经验的工程师和研究者，也能借此补上理论基础，理解模型驱动学习、模型无关学习以及在线决策方法之间的内在联系。阅读时最好具备基本的线性代数、概率论和算法知识，但书中从直观问题逐步引入形式化定义的方式，对自学者仍然十分友好。若你已经接触过深度强化学习，却总觉得各种算法散落成互不相干的技术清单，这本书正适合用来搭建骨架，它所带来的不只是更多知识，更是一种理解强化学习的统一方法。