Explore la programmation dynamique pour optimiser les processus de prise de décision au fil du temps, en utilisant des exemples concrets tels que l'extraction de pétrole et la négociation d'actions.
Explore le problème du mariage, modélisant le processus comme un processus stochastique contrôlé avec des algorithmes de programmation dynamiques pour trouver la politique optimale pour accepter les célibataires.
Explore les processus stochastiques contrôlés, en se concentrant sur l'analyse, le comportement et l'optimisation, en utilisant la programmation dynamique pour résoudre les problèmes du monde réel.
Couvre les problèmes d'arrêt optimaux dans les probabilités appliquées et les processus stochastiques, en se concentrant sur la théorie et les applications pratiques.
Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, en se concentrant sur la stabilité, la politique stationnaire et les solutions récursives.
Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, couvrant le remplacement de la machine, les chaînes de Markov, les politiques de contrôle et les problèmes quadratiques linéaires.
Explore la perspective évolutive de la surprise, de la curiosité et de la récompense, en mettant l'accent sur le rôle des signaux de récompense primaires et secondaires.
Explore les conditions de maximisation du profit, les effets de variation des ressources, les voies d'expansion et les interventions de l'État en microéconomie.
Explore un algorithme de construction universel simple en utilisant ConsentsObjects, en soulignant sa nature sans journal et l'incertitude de la fin de l'opération.
Présente les bases de l'apprentissage par renforcement, couvrant les états discrets, les actions, les politiques, les fonctions de valeur, les PDM et les politiques optimales.
Explore la concurrence imparfaite, les cartels et la dynamique des oligopoles sur les marchés, en analysant les stratégies de tarification et les résultats du marché.
Couvre le contrôle distribué optimal en utilisant Gradient Descent pour atteindre localement des contrôleurs optimaux dans les systèmes à grande échelle.
