|
|
Stochastic Dynamic Programming Problems: Theory and Applications.
Lendel, Gabriel ; Sladký, Karel (vedoucí práce) ; Lachout, Petr (oponent)
Názov práce: Úlohy stochastického dynamického programování: teorie a aplikace Autor: Gabriel Lendel Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci diplomovej práce: Ing. Karel Sladký CSc. e-mail vedúceho: sladky@utia.cas.cz Abstrakt: V predloženej práci študujeme riadené Markovove ret'azce s ohodnotením, ktoré umožňujú modelovat' dynamické systémy, ktorých správanie je čiastočne ná- hodné a čiastočne pod kontrolou. Zaoberáme sa zostavením iteračných postupov, kto- rých cielom je nájst' riadenie systému tak, aby bolo optimálne alebo skoro optimálne vzhl'adom k zvolenému kritériu. Konkrétne v práci skúmame hlavne úlohu nájdenia riadenia, ktoré je optimálne vzhl'adom k celkovému očakávanému diskontovanému výnosu alebo priemernému očakávanému výnosu, či pre diskrétne alebo spojité sys- témy. Študujeme algoritmy iterujúce riadenie (policy iteration) a aproximatívne algo- ritmy iterujúce hodnotu (value iteration). Pre vybrané postupy uvádzame numerickú analýzu konkrétnych problémov. Kl'účové slová: Stochastické dynamické programovanie, riadené Markovove ret'azce s ohodnotením, policy iteration, value iteration
|
|
|
Stochastic Dynamic Programming Problems: Theory and Applications.
Lendel, Gabriel ; Sladký, Karel (vedoucí práce) ; Lachout, Petr (oponent)
Názov práce: Úlohy stochastického dynamického programování: teorie a aplikace Autor: Gabriel Lendel Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci diplomovej práce: Ing. Karel Sladký CSc. e-mail vedúceho: sladky@utia.cas.cz Abstrakt: V predloženej práci študujeme riadené Markovove ret'azce s ohodnotením, ktoré umožňujú modelovat' dynamické systémy, ktorých správanie je čiastočne ná- hodné a čiastočne pod kontrolou. Zaoberáme sa zostavením iteračných postupov, kto- rých cielom je nájst' riadenie systému tak, aby bolo optimálne alebo skoro optimálne vzhl'adom k zvolenému kritériu. Konkrétne v práci skúmame hlavne úlohu nájdenia riadenia, ktoré je optimálne vzhl'adom k celkovému očakávanému diskontovanému výnosu alebo priemernému očakávanému výnosu, či pre diskrétne alebo spojité sys- témy. Študujeme algoritmy iterujúce riadenie (policy iteration) a aproximatívne algo- ritmy iterujúce hodnotu (value iteration). Pre vybrané postupy uvádzame numerickú analýzu konkrétnych problémov. Kl'účové slová: Stochastické dynamické programovanie, riadené Markovove ret'azce s ohodnotením, policy iteration, value iteration
|
|
|
Dynamické rozhodování pomocí přibližného dynamického programování
Slimáček, V. ; Zeman, J. ; Kárný, Miroslav
Tato práce se zabývá dynamickým rozhodováním za pomocí přibližného dynamického programování v aplikaci na obchodování s futures kontrakty. Obsahuje teoretický úvod do problematiky dynamického rozhodování a přibližného dynamického programování, stejnì tak popisuje principy bayesovského odhadování, které potřebujeme pro řešení našeho úkolu. Je zde navržena a popsána jedna z možných obchodovních strategií { metoda klouzavého horizontu s využitím anticipativní strategie, přičemž predikce cen potřebná pro použití této strategie je určována pomocí metody certainty equivalence a pomocí metody Monte Carlo. Tato strategie byla otestována na reálných datech a bohužel nedosahuje ziskových hodnot.
|
host ::
RSS.