检索结果-内蒙古大学图书馆

ACCOUNTING RISK IN MULTISTAGE STOCHASTIC PROBLEMS USING APPROXIMATE dynamic programming

IFAC Proceedings Volumes 2007年第5期40卷 153-158页

作者： Nikolaos E. Pratikakis Matthew J. realff Jay H. Lee Chemical and Biomolecular Engineering Georgia Institute of Technology311 Ferst Drive Atlanta GA 30332-0100 USA

This work proposes a methodology to generate risk averse policies for Markov Decision Processes(MDPs). This methodology is based on modifying the one stage reward or cost to weigh the trade-off between expected performance and downside risk represented by (CVαR α ). The modified stage-wise utility function is used within dynamic programming to generate a set of policies representing different levels of the trade-off. The approach is demonstrated in a shortest path optimal control problem and a project management problem modeled as constrained MDP. To address a more complex management problem, we utilize the real time Approximate dynamic programming algorithm.

关键词： real time dynamic programming Risk Markov Decision Problems Approximate dynamic programming

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