离散控制Matlab代码马可夫决策过程 马尔可夫决策过程（MDP）是离散的时间随机控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态编程和强化学习解决的优化问题非常有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知;罗纳德·霍华德（Ronald Howard）于1960年出版的《动态编程和马尔可夫过程》是马尔可夫决策过程研究的核心内容，它们被用于许多领域，包括机器人技术，自动控制，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家Andrey Markov。 。 算法： 值迭代（Bellman 1957）：也称为反向归纳，不使用π函数； 而是在需要时在V（s）内计算π（s）的值。 将π（s）的计算代入V（s）的计算可得出组合步骤。 在下面查看有关如何计算效用的示例（有关更多详细信息，请参见-中的代码）算法： 策略迭代：在策略迭代中（霍华德1960），第一步执行一次，然后重复第二步直到收敛。 然后，再次执行第一步，依此类推。 对于大量可能的状态，策略迭代通常比值迭代慢。 算法 ： 注意：在此代码中，我们将不处理该算法（我们将在稍后发

在本文中，我们考虑了采用差分法估算未知输入的动态系统的状态。 我们提出了一种均方误差意义上的最优算法。 与传统算法相比，新算法显示出了良好的性能，并且计算量更少。 此外，数值算例表明，即使输入未知的初始值错误，新算法仍然可以很好地工作。

3.1 决策树(decision tree)算法

房地产市场是最受关注的定价之一，并且一直在波动。 将机器学习的思想应用于如何以高精度提高和预见成本是主要领域之一。 本文的目标是预测房地产的市场价值。 该系统有助于根据地理变量找到房产的起始价格。 通过打破过去的市场模式和价值范围，以及未来的进步，未来的成本将被预测。 该检查意味着使用决策树回归器预测孟买市的房价。 它将帮助客户将资源置于遗产中，而无需转向经纪人。 这项研究的结果证明决策树回归器的准确率为 89%。

决策树分类器 使用Python的决策树分类器sklearn。

摘要:首先，项目决策分析与评价是项目决策的核心项目前期，关系到投资的成败项目建设。项目的效益目标是指项目的目标价值经济效益、社会效益和环境效益项目。工程项目的造价管理，尤其是工程造价管理，贯穿于项目实施的全过程，是项目经济效益最大化的最终体现。它们互为补充，缺一不可。因此，管理技术是一种是提高人们整体生产效率的有效工具，也是润滑油要善于运用各种专业技术。在某些方面，管理技术也可以作为专业技术的指导各部门的技术。因此，本文做了一些简单的说明讨论项目管理和决策的相关方面。 关键词:项目管理，决策分析

客户盈利能力分析pricing decision and customer profitability analysis.ppt

决策及相关信息decision making and relevant information

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