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Stochastic learning and optimization : a sensitivity-based approach

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目次 Introduction
Perturbation analysis
Learning and optimization with perturbation analysis
Markov decision processes
Sample-path-based policy iteration
Reinforcement learning
Adaptive control problems as MDPs
Event-based optimization of Markov systems
Constructing sensitivity formulas
Probablility and Markov processes
Stochastic matrices
Queueing theory.
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本文を見る Full text available from Springer Computer Science eBooks 2007 English/International

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登録日 2020.06.27
更新日 2020.06.28