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用更为紧凑的方法表示和存贮值函数，以求解大规模平均模型Ｍａｒｋｏｖ决策规划（ＭＤＰ）问题。通过状态集结相对值迭代算法逼近值函数，用Ｓｐａｎ半范数和压缩映原理分析算法的收敛性。给出了状态集结后的Ｂｅｌｌｍａｎ最优方程。在Ｓｐａｎ压缩条件下了该算法的收敛性，同时还给出了其误差估计。
基于状态集结的值函数逼近
【摘 要】
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用更为紧凑的方法表示和存贮值函数，以求解大规模平均模型Ｍａｒｋｏｖ决策规划（ＭＤＰ）问题。通过状态集结相对值迭代算法逼近值函数，用Ｓｐａｎ半范数和压缩映原理分析算法的收敛性。给出了状态集结后的Ｂｅｌｌｍａｎ最
【机 构】
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北京理工大学自动控制系
【出 处】
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北京理工大学学报
【发表日期】
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2000年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目! (6 96 740 0 5 )
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