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【24h】

Valuing Programs With Deterministic And Stochastic Cycles

机译：评估具有确定性和随机周期的程序

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In many dynamic programming problems, a mix of state variables exists - some exhibiting stochastic cycles and others having deterministic cycles. We derive a formula for the value function in infinite-horizon, stationary, Markovian decision problems by exploiting a special partitioned-circulant structure of the transition matrix Π. Our strategy for computing the left-inverse of the matrix [I-βΠ], which is central to implementing Howard's policy iteration algorithm, yields significant improvements in computation time and major reductions in memory required. When the deterministic cycle is of order n, our cyclic inversion algorithm yields an O(n~2) speed-up relative to the usual policy iteration algorithm.
机译：在许多动态编程问题中，存在状态变量的混合-一些状态变量显示为随机周期，其他状态变量为确定性周期。我们通过利用转移矩阵Π的特殊划分-循环结构，推导了无限水平，平稳，马尔可夫决策问题中的值函数公式。我们用于计算矩阵[I-βΠ]的左逆的策略（对于实施霍华德的策略迭代算法至关重要），可显着改善计算时间，并显着减少所需的内存。当确定性周期为n阶时，相对于常规策略迭代算法，我们的循环反演算法会产生O（n〜2）加速。

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