Synopsis
This volume provides the first book entirely devoted to recent developments on the theory and applications of continuous-time Markov decision processes (MDPs). The MDPs presented here include most of the cases that arise in applications.
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À propos de l?auteur
Onésimo Hernández-Lerma received the Science and Arts National Award from the Government of MEXICO in 2001, an honorary doctorate from the University of Sonora in 2003, and the Scopus Prize from Elsevier in 2008. Xianping Guo received the He-Pan-Qing-Yi Best Paper Award from the 7th Word Congress on Intelligent Control and Automation in 2008.
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Guo,X.:Continuous-Time Markov Decision. (eng)
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Continuous-Time Markov Decision Processes: Theory and Applications (Stochastic Modelling and Applied Probability, 62)
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Continuous-time Markov decision processes (MDPs), also known as controlled Markov chains, are used for modeling decision-making problems that arise in operations research (for instance, inventory, manufacturing, and queueing systems), computer science, communications engineering, control of populations (such as fisheries and epidemics), and management science, among many other fields. Thisvolume provides a unified, systematic, self-contained presentation of recent developments on the theory and applications of continuous-time MDPs. The MDPs in this volume include most of the cases that arise in applications, because they allow unbounded transition and reward/cost rates. Much of the material appears for the first time in book form. 234 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642025464
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. To the best of our knowledge, it is the first book completely devoted to continuous-time Markov Decision ProcessesIt studies continuous-time MDPs allowing unbounded transition rates, which is the case in most applicationsIt is thus distingu. N° de réf. du vendeur 5043720
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Continuous-Time Markov Decision Processes: Theory and Applications (Stochastic Modelling and Applied Probability)
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