|
|
Ekonomické procesy a empirická data
Kaňková, Vlasta
Práce se zabývá optimalizačními úlohami ve kterých vystupuje zcela neznámá pravděpodobnostní míra a ve kterých účelová funkce je zadaná pomocí operátoru střední hodnoty funkce vektoru rozhodnutí a náhodného faktoru. V takovém případě obvykle empirická distribuční fnkce nahradí teoretickou (distribuční funkci) za účelem nalezení alespoň statistických odhadů optimální hodnoty a optimálního řešení. Cílem práce je shrnout základní vlastnosti shora zmíněných statistických odhadů.
|
|
| |
|
|
Algorithmic procedures for moment optimality in Markovian decision models
Sitař, Milan
We consider a discrete time Markov reward process with finite state and action spaces and random returns. In contrast with the classical models we assume that instead of maximizing the long run average expected return we maximize the first moment and simultaneously minimize the second moment of the reward. An algorithmic procedure is suggested for finding Pareto optimal policies for the considered moment optimality criteria.
|
|
|
Some remarks on the variance in Markov chains with rewards
Sladký, Karel ; Sitař, Milan
We consider a discrete time Markov reward process with finite state space and assume that the rewards associated with the transitions are random variables with known probability distributions and finite first and second moments. We are interested in properties of cumulative reward earned in the subsequent transitions of the Markov chain. Explicit formulas for expected values and variance of the cumulative (random) reward are obtained for finite and infinite horizon models.
|
|
| |
|
| |
|
|
Poznámka k úlohám vícekriteriální stochastické optimalizace a silně (strongly) konvexním funkcím
Kaňková, Vlasta
V práci jsou uvažovány vícekriteriální úlohy se střední hodnotou v optimalizované funkci a množině omezení, která může obecně záviset na pravděpodobnostní míře. Cílem práce je prezentovat modifikovaná tvrzení o stabilitě (uvažované vzhledem k prostoru pravděpodobnostních měr) a o empirických odhadech množiny (ryze) eficientních bodů. K dosažení uvedených výsledků stačí, aby pouze jedna složka optimalizované vektorové funkce byla silně (strongly) konvexní
|
|
| |
host ::
RSS.