Finite markov chains and algorithmic applications
2002, 114pp.
softcover gbp 14.95
isbn 0-521-89001-2
cambridge
本书是作者在瑞典chalmers技术大学讲课的基础上形成的一本数学教材，主题是markov链的基本理论及其在随机算法中的应用。
2022-04-16 23:11:02
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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
2022-04-12 19:14:58
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初学者学习markov模型时候可以根据这个例子对照学习。非本人原创，资源很好，跟大家一起分享。
matlab中备注详尽，亲测效果很好。分为2状态和n状态的markov案例。
2022-04-06 14:09:09
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初学者学习markov模型时候可以根据这个例子对照学习。非本人原创，资源很好，跟大家一起分享。
matlab中备注详尽，亲测效果很好。分为2状态和n状态的markov案例。
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