Transactions of the Tenth Prague Conference on Information Theory, Statistical Decision Functions, Random Processes pp 137-144 | Cite as
Zur Dynamischen Optimierung in Zeitdiskreten Stochastischen Entscheidungsmodellen mit Erweitert — Rekursiven und Vektor-Wertigen Gewinnfunktionalen
Chapter
Zusammenfassung
Es wird ein zeitdiskretes stochastisches Entscheidungsmodell mit erweitert-rekursiven Gewinnfunktionalen betrachtet und eine Aussage im Hinblick auf Lösungsmöglichkeiten mittels dynamischer Optimierung gemacht. Weiter wird gezeigt, wie dieses Entscheidungsmodell durch die Einführung vektorwertiger Gewinnfunktionale erweitert werden kann und unter welchen Voraussetzungen auf der Grundlage der Pareto-Optimalität eine Polge maximaler Gewinne ein System verallgemeinerter Optimalitätsgleichungen erfüllt.
Schlüsselworte
Stochastische Entscheidungsmodelle dynamische Optimierung allgemeine (nicht-additive) Gewinnfunktionale vektorwertige GewinnePreview
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