谨养而勿劳,并气积力

       注意修整部队,不要使其过于疲劳,激励士气,积蓄力量。

       养兵与用兵的关系是辩证统一的。养兵是用兵的基础,兵不养无以为用;用兵是养兵的目的,兵不用则无须养。养兵与用兵的内在统一,要求将帅在作战中要处理好修整部队与使用部队的关系。不断地使用部队而不给其喘息之机,就会造成部队的疲劳和战斗力的下降,进而影响到作战效果及战局成败。因此,将帅要掌握部队行动的节奏,做到松劲相间,张驰相宜,给其以修整之机,特别是遭受到挫折的军队更应如此,通过修整,进一步健全机制,凝聚军心,恢复体能,增强战力,养精蓄锐,更好的投入战斗,夺取胜利。所以,孙子强调,部队要“谨养勿劳,并气积力”,这样才能“运兵计谋,为不可测。”

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了同场景下的跟踪控制问题。该方法仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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