Abstrakt. P Vi undersöker problemet med att minimera medel-värde-at-Risk (AV aRτ ) av den diskonterade kostnaden över en ändlig och en oändlig horisont som genereras av en Markov beslutsprocess (MDP). Vi visar att detta problem kan reduceras till en vanlig MDP med utökat tillståndsutrymme och ge förutsättningar för en optimal politik. Vi ger också en tidskonsekvent tolkning av AV aRτ. I slutet överväger vi ett numeriskt exempel som är ett enkelt upprepat casinospel. Det används för att diskutera påverkan av riskaversion parametern τ av AV aRτ -kriteriet.
I REF tar författarna upp problemet med att minimera AVAR av den diskonterade kostnaden över en ändlig och oändlig horisont, och föreslår en dynamisk programmeringsmetod baserad på tillståndsförstärkning.
Markov Decision Processes with Average-Value-at-Risk criteria
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Methods of Operations Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}