Název:
Mean variance models in Markovian decision processes: Optimality conditions
Autoři:
Sladký, Karel ; Sitař, M. Typ dokumentu: Příspěvky z konference Konference/Akce: Mathematical Methods in Economics 2000 /18./, Praha (CZ), 2000-09-13 / 2000-09-15
Rok:
2000
Jazyk:
eng
Abstrakt: We consider a discrete-time Markov reward processes with finite state and action spaces. In contrast with the classical models we assume that the (weighted) long run mean variance, i.e. the (weighted) difference of the ratio of long run second to first moments of total expected reward and the long run average return, is minimized. Ideas for finding optimal long-run average return of Markov and semi-Markov decision processes by policy iterations are heavily employed. Číslo projektu: AV0Z1075907 (CEP), GA402/99/1136 (CEP), GA402/98/0742 (CEP) Poskytovatel projektu: GA ČR, GA ČR Zdrojový dokument: Proceedings of the 18th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2000
Instituce: Ústav teorie informace a automatizace AV ČR
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Dokument je dostupný v příslušném ústavu Akademie věd ČR. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0130550