Approximate dynamic programming by minimizing distributionally robust bounds

La programacin̤ dinm̀ica aproximada (ADP) es un enfoque popular para resolver problemas extensos de decisin̤ markovianos. En este documento se describe un nuevo tipo de mťodos de tal enfoque programacin̤ dinm̀ica aproximada distribuidamente robusta que aborda el curso de la dimensionalidad al minim...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Petrik Marek, International Conference on Machine Learning (ICML)
Formato: Libro
Lenguaje:inglés
Materias:
Acceso en línea:Approximate dynamic programming by minimizing distributionally robust bounds
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
Descripción
Sumario:La programacin̤ dinm̀ica aproximada (ADP) es un enfoque popular para resolver problemas extensos de decisin̤ markovianos. En este documento se describe un nuevo tipo de mťodos de tal enfoque programacin̤ dinm̀ica aproximada distribuidamente robusta que aborda el curso de la dimensionalidad al minimizar un lm̕ite pesimista. Esta alternativa convierte a la ADP en un problema de optimizacin̤, por lo cual se derivan nuevas formulaciones de programacin̤ matemt̀ica y se analizan sus propiedades.