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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Adaptive Policies for Sequential Sampling under Incomplete Information and a Cost Constraint

verfasst von : Apostolos Burnetas, Odysseas Kanavetas

Erschienen in: Applications of Mathematics and Informatics in Military Science

Verlag: Springer New York

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Abstract

We consider the problem of sequential sampling from a finite number of independent statistical populations to maximize the expected infinite horizon average outcome per period, under a constraint that the expected average sampling cost does not exceed an upper bound. The outcome distributions are not known. We construct a class of consistent adaptive policies, under which the average outcome converges with probability 1 to the true value under complete information for all distributions with finite means. We also compare the rate of convergence for various policies in this class using simulation.

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11.
Metadaten
Titel
Adaptive Policies for Sequential Sampling under Incomplete Information and a Cost Constraint
verfasst von
Apostolos Burnetas
Odysseas Kanavetas
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer New York
Buch
Applications of Mathematics and Informatics in Military Science

Print ISBN: 978-1-4614-4108-3

Electronic ISBN: 978-1-4614-4109-0

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-4109-0_8