Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Optimal decision" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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
Opis:
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.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2013, 42, 3; 593-612
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An algorithm for Bayes parameter identification with quadratic asymmetrical loss function
Autorzy:
Kulczycki, P.
Mazgaj, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970992.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
sterowanie optymalne
parameter identification
Bayes decision
quadratic asymmetrical loss function
kernel estimators
optimal control
Opis:
The paper deals with the estimation problem of model parameter values, in tasks where overestimation implies results other than underestimation, and wliere losses arising from this can be described by a quadratic function with different coefficients characterizing positive and negative errors. In the approach presented, the Bayes decision rule was used, allowing for minimizing potential losses. Calculation algorithms were based on the theory of statistical kernel estimators, which frees the method from distribution type. The result constitutes a complete numerical procedure enabling effective calculation of the value of an identified parameter or - in the multidimensional case - the vector of parameters. The method is aimed at both of the main contemporary approaches to uncertainty modeling: probabilistic and fuzzy logic. It is universal in nature and can be applied in a wide range of tasks of engineering, economy, sociology, biomedicine and other related fields.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2005, 34, 4; 1127-1148
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies