Esta es la tercera edición de una monografía de investigación que proporciona una síntesis de investigación antigua sobre los fundamentos de la programación dinámica (DP), con la teoría moderna de DP aproximada y nueva investigación sobre modelos semicontractivos. Su objetivo es un desarrollo unificado y económico de la teoría central y los algoritmos de problemas de decisión secuencial de costo total, basado en las fuertes conexiones del sujeto con la teoría de puntos fijos. El análisis se centra en el mapeo abstracto que subyace a DP y define el carácter matemático del problema asociado. La discusión se centra en dos propiedades fundamentales que este mapeo puede tener: monotonicidad y contracción (suponderada su-norma). Resulta que la naturaleza de la teoría analítica y algorítmica DP está determinada principalmente por la presencia o ausencia de estas dos propiedades, y el resto de la estructura del problema es en gran medida intrascendente. La nueva investigación se centra en dos áreas: 1) Las ramificaciones de estas propiedades en el contexto de algoritmos para DP aproximado, y 2) La nueva clase de modelos semicontractivos, ejemplificados por problemas estocásticos de trayectoria más corta, donde algunas políticas, pero no todas, son contractivas. La tercera edición es muy similar a la 2ª edición, excepto por la adición de un nuevo capítulo (Capítulo 5), que trata de modelos DP abstractos para problemas secuenciales de minimax y juegos de suma cero. El libro es un excelente complemento para varios de nuestros libros: Programación neurodinámica (Athena Scientific, 1996), programación dinámica y control óptimo (Athena Scientific, 2016). 7), Refuerzo Aprendizaje y control óptimo (Athena Scientific, 2019) y lanzamiento, iteración de políticas y aprendizaje de refuerzo distribuido (Athena Scientific, 2020).
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