【摘 要】
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在大规模随机控制问题中 ,值函数逼近是一种克服维数灾的方法 .考虑平均模型马氏决策规划 (MDP)的状态软集结相对值迭代算法 ,在Span压缩的条件下 ,证明了该算法的收敛性 ,同
【机 构】
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北京理工大学自动控制系!北京,100081,北京理工大学自动控制系!北京,100081,达特茅斯学院工学院!新罕尔布什州汉诺威,NH03755,美国
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在大规模随机控制问题中 ,值函数逼近是一种克服维数灾的方法 .考虑平均模型马氏决策规划 (MDP)的状态软集结相对值迭代算法 ,在Span压缩的条件下 ,证明了该算法的收敛性 ,同时还给出了其误差估计 .
In the large-scale stochastic control problem, the approximation of the value function is a way to overcome the dimensionality disaster. Considering the state-dependent soft assembly iteration algorithm of the average model Markov decision-making (MDP), under Span compression, The convergence of the algorithm is also given its error estimate.
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