Optimal stopping model with unknown transition probabilities

Szczegóły
Opis

Tytuł:: Optimal stopping model with unknown transition probabilities
Autorzy:: Horiguchi, M.
Piunovskiy, A. B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/205727.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:: Markov Decision Process (MDP) unknown transition matrices
dynamic programming
Bayesian method
optimal stopping
Źródło:: Control and Cybernetics; 2013, 42, 3; 593-612
0324-8569
Język:: angielski
Prawa:: Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki
: Artykuł

Przejdź do źródła

This article concerns the optimal stopping problem for a discrete-time Markov chain with observable states, but with unknown transition probabilities. A stopping policy is graded via the expected total-cost criterion resulting from the non-negative running and terminal costs. The Dynamic Programming method, combined with the Bayesian approach, is developed. A series of explicitly solved meaningful examples illustrates all the theoretical issues.

Informacja

Powiązane pozycje