High Quality Content by WIKIPEDIA articles! Markov decision processes (MDPs), named after Andrey Markov, provide a mathematical framework for modeling decision-making in situations where outcomes are partly random and partly under the control of a decision maker. MDPs are useful for studying a wide range of optimization problems solved via dynamic programming and reinforcement learning. MDPs were known at least as early as the 1950s (cf. Bellman 1957). Much research in the area was spawned due to Ronald A. Howard's book, Dynamic Programming and Markov Processes, in 1960. Today they are used in a variety of areas, including robotics, automated control, economics and manufacturing. Данное издание представляет собой компиляцию сведений, находящихся в свободном доступе в среде Интернет в целом, и в информационном сетевом ресурсе "Википедия" в частности. Собранная по частотным запросам указанной тематики, данная компиляция построена по принципу подбора близких информационных ссылок, не...

В наличии:
	Sprinter - 1124 руб.	Перейти		Лучшая цена
	Books.Ru - 1258 руб.	Перейти
Под заказ:
	OZON.ru - 1254 руб.	Перейти

Рейтинг книги: 4 из 5, 3 голос(-ов).