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Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
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Explore la stabilité transitoire dans les systèmes d'alimentation, en analysant la stabilité pendant les états de pré-défaillance, de panne et d'après-défaillance.