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Method for solving stochastic control problems of linear systems in high dimension

机译:高维线性系统随机控制问题的求解方法

摘要

Stochastic control problems of linear systems in high dimensions are solved by modeling a structured Markov Decision Process (MDP). A state space for the MDP is a polyhedron in a Euclidean space and one or more actions that are feasible in a state of the state space are linearly constrained with respect to the state. One or more approximations are built from above and from below to a value function for the state using representations that facilitate the computation of approximately optimal actions at any given state by linear programming.
机译:通过对结构化的马尔可夫决策过程(MDP)建模,可以解决高维线性系统的随机控制问题。 MDP的状态空间是欧几里得空间中的多面体,并且在该状态空间的状态下可行的一个或多个动作相对于该状态呈线性约束。使用便于通过线性编程在任何给定状态下计算近似最佳动作的表示法,从上方和下方为状态的值函数构建一个或多个近似值。

著录项

  • 公开/公告号US7117130B1

    专利类型

  • 公开/公告日2006-10-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NIMROD MEGIDDO;

    申请/专利号US20000607513

  • 发明设计人 NIMROD MEGIDDO;

    申请日2000-06-28

  • 分类号G06F17/10;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 21:42:24

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