Continuous-Time Markov Decision Processes
Langue : anglais
Edité par Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2012
Série : Livre 19 sur 30 - Stochastic Modelling and Applied Probability
- Livre broché
- Neuf

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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. This volume 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.
N° de réf. du vendeur LU-9783642260728
- Titre
- Continuous-Time Markov Decision Processes
- Auteur
- Xianping Guo, Onésimo Hernández-Lerma
- Éditeur
- Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE
- Année de publication
- 2012
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3642260721
- ISBN à 13 chiffres
- 9783642260728
- Édition
- 2009 ed.
- Série
- Livre 19 sur 30: Stochastic Modelling and Applied Probability
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. This volume 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.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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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