本书对增强学习与近似动态规划的理论、算法及应用进行了深入研究和论述。主要内容包括：求解Markov链学习预测问题的时域差值学习算法和理论，求解连续空间Markov决策问题的梯度增强学习算法以及进化一梯度混合增强学习算法，基于核的近似动态规划算法，增强学习在移动机器人导航与控制中的应用等。本书是作者在多个国家自然科学基金

本书在哈尔滨工业大学“自动控制原理”课程历届教材的基础上编写，并进行了四次修订。内容包括系统的数学模型、时域分析法、根轨迹法、频率特性法、典型非线性环节、计算机控制系统、现代控制理论基础。最后按照全书内容逐章介绍MATLAB的应用，包括系统分析、设计和仿真框图等。