目录
• 第一部分 图强化学习研究对象
• 第1章 图与复杂系统
• 1.1 为什么是图
• 1.1.1 图的普遍性
• 1.1.2 图的表示性
• 1.1.3 图的抽象性
• 1.2 图与复杂系统
• 1.2.1 复杂系统定义
• 1.2.2 复杂系统的图表示
• 1.3 复杂系统与强化学习
• 1.3.1 强化学习
• 第2章 图论基础
• 2.1 图论的起源
• 2.1.1 提出问题
• 2.1.2 形式化问题
• 2.1.3 求解问题
• 2.2 图论的发展
• 2.2.1 随机图理论
• 2.2.2 拓扑图论
• 2.2.3 几何图论
• 第二部分 图强化学习基础知识
• 第3章 图嵌入与图网络
• 3.1 图特征表示
• 3.1.1 多维度特征表示
• 3.1.2 如何表示复杂系统
• 3.1.3 如何表示复杂图或复杂网络
• 3.1.4 如何表示图节点
• 3.2 图嵌入
• 3.2.1 图嵌入的定义
• 3.2.2 图嵌入的方法
• 3.2.3 图嵌入的应用
• 3.3 图网络
• 3.3.1 图网络的定义
• 3.3.2 图网络的类型
• 3.3.3 图网络的应用
• 第4章 深度学习基础
• 4.1 深度学习背景
• 4.1.1 深度学习的起源
• 4.1.2 深度学习的发展
• 4.1.3 深度学习的现状
• 4.2 深度学习框架
• 4.2.1 常见深度学习框架
• 4.2.2 深度学习框架的选择
• 4.2.3 深度学习框架的应用
• 4.3 深度学习算法
• 4.3.1 常见深度学习算法
• 4.3.2 深度学习算法的优化
• 4.3.3 深度学习算法的应用
• 4.4 深度学习模型
• 4.4.1 常见深度学习模型
• 4.4.2 深度学习模型的训练
• 4.4.3 深度学习模型的评估
• 4.4.4 深度学习模型的应用
• 第三部分 图强化学习模型框架与应用实践
• 第5章 图强化学习基础
• 5.1 图强化学习概念
• 5.1.1 图强化学习的定义
• 5.1.2 图强化学习的特点
• 5.1.3 图强化学习的优势
• 5.2 图与网络的基础理论和方法
• 5.2.1 图与网络的基本概念
• 5.2.2 图与网络的分析方法
• 5.2.3 图与网络的应用
• 5.3 图神经网络基础理论和方法
• 5.3.1 图神经网络的基本概念
• 5.3.2 图神经网络的分析方法
• 5.3.3 图神经网络的应用
• 5.4 深度学习的基础理论和方法
• 5.4.1 深度学习的基本概念
• 5.4.2 深度学习的分析方法
• 5.4.3 深度学习的应用
• 5.5 图强化学习算法选择
• 5.5.1 图强化学习算法的类型
• 5.5.2 图强化学习算法的选择标准
• 5.5.3 图强化学习算法的应用
• 5.6 图强化学习优化方法
• 5.6.1 图强化学习优化的目标
• 5.6.2 图强化学习优化的方法
• 5.6.3 图强化学习优化的应用
• 第6章 图强化学习和深度学习的融合
• 6.1 图强化学习和深度学习的区别
• 6.1.1 概念区别
• 6.1.2 方法区别
• 6.1.3 应用区别
• 6.2 图神经网络提升图强化学习性能
• 6.2.1 图神经网络的性能提升原理
• 6.2.2 图神经网络的性能提升方法
• 6.2.3 图神经网络的性能提升应用
• 第7章 图强化学习框架设计
• 7.1 图强化学习框架概述
• 7.1.1 框架的目标
• 7.1.2 框架的结构
• 7.1.3 框架的特点
• 7.2 图强化学习框架硬件层
• 7.2.1 中央处理器
• 7.2.2 图形处理器
• 7.2.3 其他处理器
• 7.3 图强化学习框架软件层
• 7.3.1 深度学习平台简介
• 7.3.2 深度学习平台：TensorFlow
• 第8章 图强化学习模型实践
• 8.1 智能体模型
• 8.1.1 建模
• 8.1.2 训练
• 8.1.3 评估
• 8.2 图神经网络模型
• 8.2.1 模块
• 8.2.2 训练
• 8.2.3 应用
• 8.3 强化学习模块
• 8.3.1 训练
• 8.3.2 应用
• 8.4 智能体模块
• 8.4.1 建模
• 8.4.2 训练
• 8.4.3 应用
• 8.5 工具类模块
• 8.5.1 可视化工具
• 8.5.2 数据分析工具
• 8.5.3 其他工具
• 第9章 图应用实践
• 9.1 复杂环境应用
• 9.1.1 环境定义
• 9.1.2 环境定义代码
• 9.1.3 基于图的环境定义
• 9.1.4 基于图的环境重置
• 9.2 复杂网络应用
• 9.2.1 网络模型
• 9.2.2 网络模型训练
• 9.2.3 网络模型应用
• 9.3 复杂系统应用
• 9.3.1 系统模型
• 9.3.2 系统模型训练
• 9.3.3 系统模型应用
• 第四部分 图强化学习算法改进
• 第10章 图强化学习算法
• 10.1 方法的起源与发展
• 10.1.1 起源
• 10.1.2 发展
• 10.2 图强化学习类型
• 10.2.1 学科交叉性
• 10.2.2 系统复杂性
• 10.2.3 性能优越性
• 10.3 图数据分析方法
• 10.3.1 数值分析方法
• 10.3.2 仿真模拟方法
• 10.3.3 优化方法
• 10.4 数据驱动方法
• 10.4.1 数据驱动方法简介
• 10.4.2 数据驱动方法应用
• 10.5 图强化学习应用
• 第11章 图强化学习算法改进
• 11.1 模型改进目标
• 11.2 模型改进方向
• 11.2.1 智能体模块改进
• 11.2.2 图神经网络模块改进
• 11.2.3 强化学习模块改进
• 11.3 模型改进实践
• 11.3.1 智能体模块实践
• 11.3.2 图神经网络模块实践
• 11.3.3 强化学习模块实践
读书摘要与主要内容介绍
《图强化学习》是一本专注于图强化学习领域的专业书籍，内容丰富且具有深度，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。
一、内容结构
- 第一部分：图强化学习研究对象
• 第1章：图与复杂系统
• 介绍了图在复杂系统中的普遍性、表示性和抽象性，阐述了复杂系统的定义及其图表示方法，还提及了强化学习在复杂系统中的应用。
• 第2章：图论基础
• 回顾了图论的起源，包括问题的提出、形式化和求解，以及图论在随机图理论、拓扑图论和几何图论等方面的发展。
- 第二部分：图强化学习基础知识
• 第3章：图嵌入与图网络
• 讲解了图特征表示的方法，包括多维度特征表示和如何表示复杂系统、图或网络、图节点等。还介绍了图嵌入和图网络的定义、类型和应用。
• 第4章：深度学习基础
• 涵盖了深度学习的背景知识，包括其起源、发展和现状。介绍了深度学习框架、算法和模型的相关知识，包括选择、优化、训练和评估等内容。
- 第三部分：图强化学习模型框架与应用实践
• 第5章：图强化学习基础
• 阐述了图强化学习的概念、特点和优势，以及图与网络、图神经网络、深度学习的基础理论和方法。还介绍了图强化学习算法的选择和优化方法。
• 第6章：图强化学习和深度学习的融合
• 分析了图强化学习和深度学习在概念、方法和应用上的区别，以及图神经网络如何提升图强化学习的性能。
• 第7章：图强化学习框架设计
• 概述了图强化学习框架的目标、结构和特点，以及框架的硬件层和软件层组成，包括中央处理器、图形处理器和深度学习平台等。
• 第8章：图强化学习模型实践
• 分别介绍了智能体模型、图神经网络模型、强化学习模块、智能体模块和工具类模块的建模、训练和应用。
• 第9章：图应用实践
• 展示了图强化学习在复杂环境、复杂网络和复杂系统中的应用，包括环境定义、模型训练和应用等内容。
- 第四部分：图强化学习算法改进
• 第10章：图强化学习算法
• 探讨了图强化学习算法的起源与发展、类型、图数据分析方法、数据驱动方法及其应用。
• 第11章：图强化学习算法改进
• 确定了模型改进的目标和方向，包括智能体模块、图神经网络模块和强化学习模块的改进，并介绍了实践方法。
二、主要内容
本书从图和复杂系统的基本关系入手，逐步深入到图强化学习的核心知识。例如，在图强化学习基础章节中，详细介绍了图与网络、图神经网络和深度学习的基础理论，为后续的融合和应用打下基础。在模型实践章节，通过对不同模型模块的具体操作介绍，让读者了解如何在实际中应用图强化学习。在算法改进部分，又进一步探讨了如何优化图强化学习算法，以适应更复杂的应用场景。
这本书适合对图强化学习有兴趣的专业人士阅读，无论是理论研究还是实际应用，都能从中获得全面而深入的知识。