Neuware -This book presents state-of-the-art solution methods and applications of stochastic optimal control. It is a collection of extended papers discussed at the traditional Liverpool workshop on controlled stochastic processes with participants from both the east and the west. New problems are formulated, and progresses of ongoing research are reported.Topics covered in this book include theoretical results and numerical methods for Markov and semi-Markov decision processes, optimal stopping of Markov processes, stochastic games, problems with partial information, optimal filtering, robust control, Q-learning, and self-organizing algorithms. Real-life case studies and applications, e.g., queueing systems, forest management, control of water resources, marketing science, and healthcare, are presented.Scientific researchers and postgraduate students interested in stochastic optimal control,- as well as practitioners will find this book appealing and a valuable reference.�Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 368 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783030769277

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Bibliografische Details

Titel: Modern Trends in Controlled Stochastic Processes:
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jun 2021
Erscheinungsjahr: 2021
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030769275
ISBN-13: 9783030769277
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 26 mm
Gewicht: 717 Gramm

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Inhaltsangabe

This book presents state-of-the-art solution methods and applications of stochastic optimal control. It is a collection of extended papers discussed at the traditional Liverpool workshop on controlled stochastic processes with participants from both the east and the west. New problems are formulated, and progresses of ongoing research are reported.

Topics covered in this book include theoretical results and numerical methods for Markov and semi-Markov decision processes, optimal stopping of Markov processes, stochastic games, problems with partial information, optimal filtering, robust control, Q-learning, and self-organizing algorithms. Real-life case studies and applications, e.g., queueing systems, forest management, control of water resources, marketing science, and healthcare, are presented.

Scientific researchers and postgraduate students interested in stochastic optimal control,- as well as practitioners will find this book appealing and a valuable reference.

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