Setting decision process optimization into stochastic vs. petri nets contexts

En este trabajo se introduce un paradigma nuevo de modelado para representar procesos de decisin̤ relacionados con el problema de la trayectoria ms̀ corta y teora̕ de juegos. En este trabajo se utiliza una funcin̤ de tipo Lyapunov. En este sentido, se est ̀cambiando la funcin̤ de costo tradicional p...

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Other Authors: Clempner Julio, Instituto Politčnico Nacional
Format: Book
Language:English
Subjects:
Online Access:Setting decision process optimization into stochastic vs. petri nets contexts
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MARC

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020 |a 1405-5546  
022
040 |a CO-BoINGC 
041 0 |a eng 
245 1 0 |a Setting decision process optimization into stochastic vs. petri nets contexts  
246 |a Configuracin̤ de la optimizacin̤ del proceso de decisin̤ en contextos estocs̀ticos vs. redes de petri 
264 |a Bogot ̀(Colombia) :  |b Revista VirtualPRO,  |c 2009 
520 3 |a En este trabajo se introduce un paradigma nuevo de modelado para representar procesos de decisin̤ relacionados con el problema de la trayectoria ms̀ corta y teora̕ de juegos. En este trabajo se utiliza una funcin̤ de tipo Lyapunov. En este sentido, se est ̀cambiando la funcin̤ de costo tradicional por una funcin̤ de trayectoria y costo a objetivo p̤tima. Esto genera una diferencia significativa en la manera que el dominio del problema es conceptuado permitiendo el cambio del punto de equilibrio de Nash por el punto de equilibrio de Lyapunov en teora̕ de juegos. Se utilizan dos aproximaciones ter̤icas diferentes para representar el dominio del problema: en primer lugar procesos de decisin̤ de Markov, y en segundo lugar, las redes de Petri lugar-transicin̤ teniendo como caracters̕tica un proceso de decisin̤ de Markov. El punto principal del escenario propuesto es la habilidad de representar las propiedades de la dinm̀ica del sistema y la dinm̀ica de las trayectorias de un proceso de decisin̤. En el documento se pretende hacer una generalizacin̤ del problema para desembocar en teora̕ de juegos. En ese contexto, se muestra que el punto de equilibrio de Lyapunov coincide con el punto de equilibrio de Nash bajo ciertas restricciones. Como consecuencia, todas las propiedades de equilibrio, estabilidad y punto final de decisin̤ persisten en teora̕ de juegos. Esta es la contribucin̤ ms̀ importante de este trabajo. La potencialidad de esta aproximacin̤ est ̀en la simplicidad de la prueba formal para la existencia de un punto de equilibrio. 
650 \ \ |a Teora̕ de los juegos 
650 \ \ |a Modelos matemt̀icos 
650 \ \ |a Toma de decisiones - Modelos matemt̀icos 
650 \ \ |a Game theory 
650 \ \ |a Mathematical models 
650 \ \ |a Decision-making - Mathematical models 
650 \ \ |a Modelado 
650 \ \ |a Problemas de la trayectoria ms̀ corta 
650 \ \ |a Estabilidad 
650 \ \ |a Lyapunov 
650 \ \ |a Procesos de decisin̤ de harkov 
650 \ \ |a Redes de petri 
650 \ \ |a Cl̀culo matemt̀ico 
650 \ \ |a Modeling 
650 \ \ |a Stability 
650 \ \ |a Lyapunov 
650 \ \ |a Markov decision process 
650 \ \ |a Petri nets 
650 \ \ |a Mathematical calculation  
700 \ \ |a Clempner Julio  
700 \ \ |a Instituto Politčnico Nacional  
856 |z Setting decision process optimization into stochastic vs. petri nets contexts   |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/configuracion-de-la-optimizacion-del-proceso-de-decision-en-contextos-estocasticos-vs-redes-de-petri