Average Reward Optimality in Semi-Markov Decision Processes with Costly Interventions
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F23%3A00583563" target="_blank" >RIV/67985556:_____/23:00583563 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Average Reward Optimality in Semi-Markov Decision Processes with Costly Interventions
Popis výsledku v původním jazyce
In this note we consider semi-Markov reward decision processes evolving on finite state spaces. We focus attention on average reward models, i.e. we establish explicit formulas for the growth rate of the total expected reward. In contrast to the standard models we assume that the decision maker can also change the running process by some (costly) intervention. Recall that the result for optimality criteria for the classical Markov decision chains in discrete and continuous time setting turn out to be a very specific case of the considered model. The aim is to formulate optimality conditions for semi-Markov models with interventions and present algorithmical procedures for finding optimal solutions.
Název v anglickém jazyce
Average Reward Optimality in Semi-Markov Decision Processes with Costly Interventions
Popis výsledku anglicky
In this note we consider semi-Markov reward decision processes evolving on finite state spaces. We focus attention on average reward models, i.e. we establish explicit formulas for the growth rate of the total expected reward. In contrast to the standard models we assume that the decision maker can also change the running process by some (costly) intervention. Recall that the result for optimality criteria for the classical Markov decision chains in discrete and continuous time setting turn out to be a very specific case of the considered model. The aim is to formulate optimality conditions for semi-Markov models with interventions and present algorithmical procedures for finding optimal solutions.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 41st International Conference on Mathematical Methods in Econometrics
ISBN
978-80-11-04132-8
ISSN
2788-3965
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
378-383
Název nakladatele
The Czech Society of Operations Research
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Prague
Datum konání akce
13. 9. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—