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numerical methods convex multistage von lan guanghui (15 Ergebnisse)
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends® in Optimization)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Paperback)
Verlag: now publishers Inc, Hanover, 2024
ISBN 10: 1638283508 ISBN 13: 9781638283508
Sprache: Englisch
Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: new. Paperback. Optimization problems involving sequential decisions in a stochastic environment were studied in Stochastic Programming (SP), Stochastic Optimal Control (SOC) and Markov Decision Processes (MDP). This monograph concentrates on SP and SOC modeling approaches. In these frameworks, there are natural situations when the considered problems are convex. The classical approach to sequential optimization is based on dynamic programming. It has the problem of the so-called curse of dimensionality, in that its computational complexity increases exponentially with respect to the dimension of state variables.Recent progress in solving convex multistage stochastic problems is based on cutting plane approximations of the cost-to-go (value) functions of dynamic programming equations. Cutting plane type algorithms in dynamical settings is one of the main topics of this monograph. Also discussed in this work are stochastic approximation type methods applied to multistage stochastic optimization problems. From the computational complexity point of view, these two types of methods seem to be complimentary to each other. Cutting plane type methods can handle multistage problems with a large number of stages but a relatively smaller number of state (decision) variables. On the other hand, stochastic approximation type methods can only deal with a small number of stages but a large number of decision variables. Optimization problems involving sequential decisions in a stochastic environment were studied in Stochastic Programming (SP), Stochastic Optimal Control (SOC) and Markov Decision Processes (MDP). This monograph concentrates on SP and SOC modeling approaches. In these frameworks, there are natural situations when the considered problems are convex. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback / softback. Zustand: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 146.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Optimization problems involving sequential decisions in a stochastic environment were studied in Stochastic Programming (SP), Stochastic Optimal Control (SOC) and Markov Decision Processes (MDP). This monograph concentrates on SP and SOC modeling approaches. In these frameworks, there are natural situations when the considered problems are convex. The classical approach to sequential optimization is based on dynamic programming. It has the problem of the so-called 'curse of dimensionality', in that its computational complexity increases exponentially with respect to the dimension of state variables.Recent progress in solving convex multistage stochastic problems is based on cutting plane approximations of the cost-to-go (value) functions of dynamic programming equations. Cutting plane type algorithms in dynamical settings is one of the main topics of this monograph. Also discussed in this work are stochastic approximation type methods applied to multistage stochastic optimization problems. From the computational complexity point of view, these two types of methods seem to be complimentary to each other. Cutting plane type methods can handle multistage problems with a large number of stages but a relatively smaller number of state (decision) variables. On the other hand, stochastic approximation type methods can only deal with a small number of stages but a large number of decision variables.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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