Определение

Пример MDP с 3 состояниями и 2 действиями

Чтобы определить марковский процесс принятия решений нужно задать 4-кортеж, где

• конечное число состояний,

• конечное число действий (часто представляется в виде,конечное число действий доступных из состояния),

• вероятность, что действиев состоянииво времяперейдет в состояниеко времени,

• вознаграждение получаемое после перехода в состояниеиз состонияс вероятностью перехода.

См. также

• Теория игр

• Q-обучение

Линейная частичная информация

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Перейти к: навигация,поиск

Общее описание

Теория линейной частичной информации(англ. Linear Partial Information — LPI), применяемая для принятия решений на основаниинечёткой логики(англ. fuzzy logic) при неполной или неаккуратной доступной информации. ШвейцарскийматематикЭдуард Кофлеризобрёл эту теорию в 1970 году.

Определение

Любая стохастическая частичная информация SPI(p)которую можно считать решением системы линейныхнеравенств, называется линейной частичной информациейLPI(p)описывающейапостериорную вероятностьp. Эту информацию считаем нечёткостью линейной частичной информации об апостериорной вероятностиp, соответствующей представлению линейной нечёткой логики.

Избранная библиография

• Эдуард Вафлер– Entscheidungen bei teilweise bekannter Verteilung der Zustände, Zeitschrift für OR, Vol. 18/3, 1974

• Эдуард Вафлер- Extensive Spiele bei unvollständiger Information, in Information in der Wirtschaft, Gesellschaft für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Band 126, Берлин 1982

• Эдуард Кофлер- Equilibrium Points, Stability and Regulation in Fuzzy Optimization Systems under Linear Partial Stochastic Information (LPI), Proceedings of the International Congress of Cybernetics [1] and Systems, AFCET, Париж 1984, pp. 233-240

• Эдуард Кофлер- Decision Making [2]under Linear Partial Information[3]. Proceedings of the European Congress EUFIT,Ахен, 1994, p. 891-896.

• Эдуард Кофлер- Linear Partial Information with Applications. Proceedings of ISFL 1997 (International Symposium on Fuzzy Logic), Цюрих, 1997, p.235-239.