斯坦福的 Mykel J. Kochenderfer 主编的《Algorithms for Decision Making.pdf》，是那种你一看目录就知道不东西。讲的是在不确定环境下怎么做出最优决策，内容蛮系统的，数学推导也比较清晰，不烧脑但够深。

不确定性决策的算法入门讲得还挺扎实，从动态规划、MDP到贝叶斯网络，一网打尽，适合有点基础但想进阶的你。像强化学习里常碰到的模型决策问题，这本书里的方法都能拿来用。

用MATLAB搞模型验证也有点用武之地，书里讲的算法思路适合快速测试，不用从零开始造轮子。还有一堆和它相关的资源，像决策方法、MATLAB 不确定性数据，都可以一起配套看看。

推荐你在写仿真、建模或者优化求解的时候翻一翻这本，像配电网优化、搜索算法这些，思路通了，代码也就顺了。嗯，尤其做智能决策、AI 那一块的，挺值得花时间啃一啃。

如果你最近刚好在搞决策优化相关的项目，那就别犹豫了。下载下来看，顺便搭配一些相关案例，效率能翻倍。