Discute des processus décisionnels de Markov et des techniques de programmation dynamique pour résoudre des politiques optimales dans divers scénarios.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Explorer la résolution Connect Four en utilisant des algorithmes de théorie de jeu et compare la taille Alpha-Beta avec la recherche d'arbre Monte-Carlo.
Explore l'accélération de l'algorithme d'itération de valeur en utilisant la théorie de contrôle et les techniques de fractionnement de matrice pour atteindre une convergence plus rapide.
Explore les algorithmes d'optimisation primal-dual pour les problèmes de minimax convexe-concave, en discutant des propriétés de convergence et des applications.
Couvre les stratégies d'enchères, la théorie des jeux, l'équilibre de Nash, la sécurité du système, les services auxiliaires et le pouvoir de marché dans les systèmes d'alimentation.
Couvre la convergence des méthodes de points fixes pour les équations non linéaires, y compris les théorèmes de convergence globale et locale et lordre de convergence.
Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
