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...

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Gardado en:
Detalles Bibliográficos
Outros autores: Petrik Marek, International Conference on Machine Learning (ICML)
Formato: Libro
Idioma:inglés
Subjects:
Acceso en liña:Approximate dynamic programming by minimizing distributionally robust bounds
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Descripción
Summary: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.