Градиентные алгоритмы оптимизации марковских процессов при неполной информации
Loading...
Date
Authors
item.page.orcid
item.page.doi
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Вища школа
Abstract
Рассмотрена задача оптимизации управляемых марковских цепей с доходами в случае, если отсутствует информация о переходной матрице. Предложены адаптивные алгоритмы оптимизации, не требующие восстановления всего набора переходных матриц и использующие лишь реализации последовательностей состояний и доходов.
Description
Citation
Любчик Л. М. Градиентные алгоритмы оптимизации марковских процессов при неполной информации / Л. М. Любчик // Вестник Харьковского политехнического института : [сб. науч. тр.]. – Харьков : Вища шк., 1985. – № 220 : Техническая кибернетика и ее приложения, вып. 5. – С. 6-10.