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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

23. Bayesian Control Models

verfasst von : Karl Hinderer, Ulrich Rieder, Michael Stieglitz

Erschienen in: Dynamic Optimization

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We present the Bayesian approach to solving control models with i.i.d. disturbances where the reward functions and the distributions depend measurably on some unknown parameter. We introduce the associated MDP ′ and state the basic theorem for Bayesian control models. Proofs of the results are involved and postponed to Chap. 25 A gambling problem illustrates the results.

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Literatur
Davis, M. H. A., & Vinter, R. B. (1985). Stochastic modelling and control. London: Chapman & Hall.CrossRefMATH
DeGroot, M. H. (1970). Optimal statistical decisions. New York: McGraw-Hill.MATH
Girlich, H.-J., Köchel, P., & Küenle, H.-U. (1990). Steuerung dynamischer Systeme. Leipzig: Fachbuchverlag.CrossRefMATH
van Hee, K. M. (1978). Bayesian control of Markov chains (Mathematical Centre Tracts, Vol. 95). Amsterdam: Mathematisch Centrum.
Nilim, A., & El Ghaoui, L. (2005). Robust control of Markov decision processes with uncertain transition matrices. Operations Research, 53, 780–798.MathSciNetCrossRefMATH
Presman, È. L., & Sonin, I. N. (1990). Sequential control with incomplete information. San Diego: Academic Press.MATH
Rieder, U. (1988). Bayessche Kontrollmodelle: Vorlesung von Prof. Dr. Ulrich Rieder im WS 1987/88 an der Universität Ulm.
Rieder, U. (1991). Structural results for partially observed control models. Zeitschrift fr Operations Research, 35, 473–490.MathSciNetMATH
Metadaten
Titel
Bayesian Control Models
verfasst von
Karl Hinderer
Ulrich Rieder
Michael Stieglitz
Copyright-Jahr
2016
Buch
Dynamic Optimization

Print ISBN: 978-3-319-48813-4

Electronic ISBN: 978-3-319-48814-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48814-1_23