Further Topics on Discrete-Time Markov Control Processes
Idioma: inglés
Editorial: Springer New York Jun 1999, 1999
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents the second part of a two-volume series devoted to a sys tematic exposition of some recent developments in the theory of discrete time Markov control processes (MCPs). As in the first part, hereafter re ferred to as 'Volume I' (see Hernandez-Lerma and Lasserre [1]), interest is mainly confined to MCPs with Borel state and control spaces, and possibly unbounded costs. However, an important feature of the present volume is that it is essentially self-contained and can be read independently of Volume I. The reason for this independence is that even though both volumes deal with similar classes of MCPs, the assumptions on the control models are usually different. For instance, Volume I deals only with nonnegative cost per-stage functions, whereas in the present volume we allow cost functions to take positive or negative values, as needed in some applications. Thus, many results in Volume Ion, say, discounted or average cost problems are not applicable to the models considered here. On the other hand, we now consider control models that typically re quire more restrictive classes of control-constraint sets and/or transition laws. This loss of generality is, of course, deliberate because it allows us to obtain more 'precise' results. For example, in a very general context, in4. 296 pp. Englisch. …
N° de ref. del artículo 9780387986944
- Título
- Further Topics on Discrete-Time Markov Control Processes
- Autor
- Jean B. Lasserre
- Editorial
- Springer New York Jun 1999
- Año de publicación
- 1999
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0387986944
- ISBN 13
- 9780387986944
- Peso del artículo
- 612 gramos
- Dimensiones
- 241x160x21 mm
The control model studied is sufficiently general to include virtually all the usual discrete-time stochastic control models that appear in applications to engineering, economics, mathematical population processes, operations research, and management science.
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Reseña del editor
The control model studied is sufficiently general to include virtually all the usual discrete-time stochastic control models that appear in applications to engineering, economics, mathematical population processes, operations research, and management science.
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