许多重要问题涉及不肯定状况下的计划，如飞机避碰、野火管理和灾害响应。在设计主动计划零碎或计划支持零碎时，必须考虑到各种不肯定性来源。考虑这些不肯定性的来源并达到零碎多重目标的平衡是一件非常有挑战性的事情。
近日，斯坦福大学的 Mykel J. Kochenderfer 等人引见了合著的新书：《不肯定性计划算法（Algorithms for Decision Making）》。本书从计算的角度去讨论这些挑战，旨在提供计划模型和计算方法背后的理论，引见了不肯定状况下计划问题的实例应用，概述了可能的计算方法。
这本书的主要实质来源于斯坦福大学开设的一门课程，引见了在不肯定状况下最佳计划的有关实质，涵盖了与计划有关的各种主题、数学命题公式和解决算法，并提供了图、示例和练习题来帮助加深认知。
书本的主要目标群体是高年级本科生、研究生以及业内人士，在阅读之前，读者应该掌握一些数学基础知识，了解多变量微积分、线性代数、概率等概念。其实质的基础是算法，均用 Julia 言语实现，这种言语非常适合以人类可读的形式写算法。与本书有关的代码是收费开放的，如果后续有人将这些算法翻译成了其他编程言语，作者也将在书本主页上添加链接。
全书 PDF 可收费下载，也支持分章节下载。印刷版本将根据社区反馈进行完善，会在将来出版发行，而电子版本将始终保持收费下载的状态。
书本下载地址：https://algorithmsbook.com/files/dm.pdf
作者引见
Mykel Kochenderfer 是斯坦福大学航空航天系助理教授、计算机科学系客座教授，也是斯坦福智能零碎实验室（SISL）负责人，从事高级算法和分析方法研究，以设计鲁棒性的计划零碎。其研究兴趣还包括空中交通管制、无人驾驶飞机、主动驾驶零碎等。
在 2013 年来到斯坦福大学任职之前，他曾在麻省理工学院林肯实验室工作。曾出版过《算法优化》（麻省理工学院出版社，2019 年）和《不肯定性下的计划制定：理论与应用》（麻省理工学院出版社，2015 年）等教材。
本书的其他两位作者分别为 Tim A. Wheeler（Mykel Kochenderfer 的学生）和 Kyle H. Wray。
整体名目
本书共分为五章，最后一章为附录：
所有名目细节如下：
