Markov Decision Processes (eBook)
684 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-118-62587-3 (ISBN)
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--Zentralblatt fur Mathematik
". . . it is of great value to advanced-level students, researchers, and professional practitioners of this field to have now a complete volume (with more than 600 pages) devoted to this topic. . . . Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming represents an up-to-date, unified, and rigorous treatment of theoretical and computational aspects of discrete-time Markov decision processes."
--Journal of the American Statistical Association
Martin L. Puterman, PhD, is Advisory Board Professor of Operations and Director of the Centre for Operations Excellence at The University of British Columbia in Vancouver, Canada.
Preface.
1. Introduction.
2. Model Formulation.
3. Examples.
4. Finite-Horizon Markov Decision Processes.
5. Infinite-Horizon Models: Foundations.
6. Discounted Markov Decision Problems.
7. The Expected Total-Reward. Criterion.
8. Average Reward and Related Criteria.
9. The Average Reward Criterion-Multichain and Communicating
Models.
10. Sensitive Discount Optimality.
11. Continuous-Time Models.
Afterword.
Notation.
Appendix A. Markov Chains.
Appendix B. Semicontinuous Functions.
Appendix C. Normed Linear Spaces.
Appendix D. Linear Programming.
Bibliography.
Index.
Erscheint lt. Verlag | 28.8.2014 |
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Reihe/Serie | Wiley Series in Probability and Statistics | Wiley Series in Probability and Statistics |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Technik | |
Schlagworte | Bayesian analysis • Bayessches Verfahren • Bayes-Verfahren • Statistics • Statistik |
ISBN-10 | 1-118-62587-0 / 1118625870 |
ISBN-13 | 978-1-118-62587-3 / 9781118625873 |
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Größe: 20,8 MB
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