Foundations of Non-stationary Dynamic Programming with Discrete Time Parameter - Hinderer, K.
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Présentation Foundations Of Non - Stationary Dynamic Programming With Discrete Time Parameter Format Broché
- Livre Économie
Sommaire:
1. Introduction and summary.- I. Countable state space.- 2. Decision models and definition of the problem.- 3. The principle of optimality and the optimality equation.- 4. Value iteration.- 5. Criteria of optimality and existence of dollars dollars\bar{p} dollars dollars-optimal plans.- 6. Sufficient statistics, Markovian and stationary models.- 7. Models with incomplete information.- 8. Examples of special models.- 9. Randomized plans.- 10. Dynamic programming under uncertainty.- II. General state space.- 11. Decision models.- 12. Measure-theoretic and topological preparations.- 13. Universal measurability of the maximal conditional expected reward.- 14. The optimality equation.- 15. Substitution of randomized plans by deterministic plans.- 16. A generalization of the fixed point theorem for contractions.- 17. Criteria of optimality and existence of dollars dollars\bar{p} dollars dollars-optimal plans.- 18. Sufficient statistics, Markovian and stationary models.- 19. Validity of the optimality equation without topological assumptions on state space and action space.- 20. Supplementary remarks.- Appendix 1. List of symbols and conventions.- 2. Some notions and auxiliary results from probability theory.- 3. Conditional distributions and expectations.- Literature.- Index of definitions.
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