Il s'agit de la 3ème édition d'une monographie de recherche fournissant une synthèse d'anciennes recherches sur les fondements de la programmation dynamique (DP), avec la théorie moderne du DP approximatif et de nouvelles recherches sur les modèles semi-conducteurs. Il vise à un développement unifié et économique de la théorie de base et des algorithmes des problèmes de décision séquentielle du coût total, basé sur les liens solides du sujet avec la théorie du point fixe. L'analyse se concentre sur la cartographie abstraite qui sous-tend DP et définit le caractère mathématique du problème associé. La discussion se concentre sur deux propriétés fondamentales que cette cartographie peut avoir : la monotonicité et la contraction (sup-norme pondérée). Il s'avère que la nature de la théorie analytique et algorithmique DP est déterminée principalement par la présence ou l'absence de ces deux propriétés, et le reste de la structure du problème est largement sans conséquence. De nouvelles recherches se concentrent sur deux domaines : 1) Les ramifications de ces propriétés dans le contexte des algorithmes pour un DP approximatif, et 2) La nouvelle classe de modèles semi-tractifs, illustrée par des problèmes de trajectoire stochastique les plus courts, où certaines politiques mais pas toutes sont contractives. La 3ème édition est très similaire à la 2ème édition, à l'exception de l'ajout d'un nouveau chapitre (chapitre 5), qui traite des modèles abstraits DP pour les problèmes séquentiels minimax et les jeux à somme nulle. Le livre est un excellent complément à plusieurs de nos livres : Programmation neuro-dynamique (Athena Scientific, 1996), Programmation dynamique et contrôle optimal (Athena Scientific, 2017). ), Apprentissage par renforcement et contrôle optimal (Athena Scientific, 2019), et déploiement, itération des politiques et apprentissage par renforcement distribué (Athena Scientific, 2020).
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