modelação simulação processos decisão von barbieri emanuele (5 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Modelação e simulação de processos de decisão de Markov | Aplicação aos efeitos de alavancagem em processos de otimização de activos financeiros | Emanuele Barbieri (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2024 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786207528448 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Os modelos de processos de decisão de Markov (MDP) são amplamente utilizados para modelar problemas de tomada de decisão em muitos domínios de investigação. Os MDP podem ser facilmente concebidos através de modelação e simulação (M&S) utilizando o formalismo de Especificação de Sistemas de Eventos Discretos (DEVS) devido aos seus aspectos modulares e hierárquicos, que melhoram a explicabilidade dos modelos. Em particular, a separação entre o agente e os componentes do ambiente envolvidos no algoritmo tradicional de aprendizagem por reforço (RL), como o Q-Learning, é claramente formalizada para melhorar a observabilidade e prever a integração de componentes de IA no processo de tomada de decisão. O modelo DEVS proposto também melhora a confiança dos decisores, atenuando o risco de delegação em máquinas nos processos de tomada de decisão. O foco principal deste trabalho é fornecer a possibilidade de conceber um sistema Markoviano com um formalismo de modelação e simulação para otimizar um processo de tomada de decisão com maior explicabilidade através da simulação. Além disso, o trabalho envolve uma investigação baseada na gestão de processos financeiros, sua especificação como um sistema RL baseado em MDP e sua M&S com o formalismo DEVS.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 112 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Os modelos de processos de decisão de Markov (MDP) são amplamente utilizados para modelar problemas de tomada de decisão em muitos domínios de investigação. Os MDP podem ser facilmente concebidos através de modelação e simulação (M&S) utilizando o formalismo de Especificação de Sistemas de Eventos Discretos (DEVS) devido aos seus aspectos modulares e hierárquicos, que melhoram a explicabilidade dos modelos. Em particular, a separação entre o agente e os componentes do ambiente envolvidos no algoritmo tradicional de aprendizagem por reforço (RL), como o Q-Learning, é claramente formalizada para melhorar a observabilidade e prever a integração de componentes de IA no processo de tomada de decisão. O modelo DEVS proposto também melhora a confiança dos decisores, atenuando o risco de delegação em máquinas nos processos de tomada de decisão. O foco principal deste trabalho é fornecer a possibilidade de conceber um sistema Markoviano com um formalismo de modelação e simulação para otimizar um processo de tomada de decisão com maior explicabilidade através da simulação. Além disso, o trabalho envolve uma investigação baseada na gestão de processos financeiros, sua especificação como um sistema RL baseado em MDP e sua M&S com o formalismo DEVS.