"由“决策、信息、决策、信息”组成的序贯决策问题无处不在，几乎涵盖了人类的所有活动，包括商业应用、卫生(个人健康、公共卫生和医疗决策)、能源、科学、各工程领域、金融和电子商务等。应用的多样性吸引了至少15个不同研究领域的关注，使用了8种不同的符号系统，产生了大量的分析工具。而其弊端是，由某一领域开发的强大工具可能不为其他领域所知。 本书提供了一个可以借助5个核心组件(状态变量、决策变量、外部信息变量、转移函数和目标函数)对任何序贯决策问题进行建模的通用框架；强调了可能影响任何模型的12种不确定性，并将做决策的各种方法(称为策略)归纳为4个基本类别，涵盖学术文献中提出的或实践中使用的所有方法。 本书是一本探讨如何对不同方法进行均衡处理，以便建模和解决序贯决策问题的开创性图书，承袭了大多数聚焦机器学习、优化和模拟的书籍的风格。本书专为具有概率和统计背景知识并对建模和应用程序感兴趣的读者而设计。线性规划有时用于特定的问题类型。本书专为刚接触这一领域的读者以及对不确定优化有一定了解的读者而著。 本书提及了100多种不同应用，包括纯学习问题、动态资源分配问题、一般状态相关问题和混合学习/资源分配问题(如COVID-19全球流行期间出现的问题)。全书共有370个练习，分为7组，包括复习问题、建模问题、计算练习、求解问题、理论问题、编程练习和读者在本书伊始选择的“每日一问”，且“每日一问”为本书其余问题的基础。"

沃伦·B. 鲍威尔博士是普林斯顿大学(Princeton University)运筹学与金融工程荣誉退休教授，在该校任教39年。他是CASTLE实验室的创始人兼主任，该实验室作为一个研究单位，与行业伙伴合作，检验运筹学研究中发现的新想法。他指导过70名研究生和博士后，与他们合著了250多篇论文。他目前是Optimal Dynamics的首席分析官，Optimal Dynamics是一家实验室分支机构，负责将他的研究结果引入行业内。

译者序 强化学习是一种重要的机器学习范式，智能体通过与环境的交互，根据环境给予的奖励信号不断优化其动作策略，从而最大化累积回报。这一范式的兴起，推动了大模型与智能体时代的到来。近年来，基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF)成为关键算法之一，它通过优化大模型的奖励模型，将人类的价值观与偏好纳入人工智能系统的学习过程，极大地提升了模型对人类意图的对齐能力。在此基础上，Google Research团队进一步提出了基于人工智能反馈的强化学习(Reinforcement Learning from AI Feedback，RLAIF)，这一方法为强化学习提供了新的可扩展途径，不再依赖高昂且耗时的人类标注收集，却依然能够获得与人类反馈相当的性能表现。值得一提的是，在DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1模型中，研究者直接应用了强化学习以及群体相对策略优化(Group Relative Policy Optimization，GRPO)等新型算法，显著增强了大模型的推理能力，标志着大模型的发展进入了新的阶段。 1. 为什么向读者推荐本书 在翻译、出版《深度强化学习图解》之后，我被强化学习中蕴含的数学建模思想深深吸引，由此萌生了进一步研读相关著作的念头。一次偶然的契机使我在Warren B. Powell教授团队CASTLE Labs的主页上发现了这本堪称“宝藏”的著作。在深入了解Powell教授的学术经历后，我更为其深厚的学识与卓越的贡献所折服。 Warren B. Powell...