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J-GLOBAL ID：202102260520440495   整理番号：21A3083688

再帰的リスク測度によるMarkov決定過程【JST・京大機械翻訳】

Markov decision processes with recursive risk measures

著者 (2件)： Baeuerle Nicole (Department of Mathematics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), D-76128 Karlsruhe, Germany) ,  Glauner Alexander (Department of Mathematics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), D-76128 Karlsruhe, Germany)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 296  号： 3  ページ： 953-966  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,Borel状態および行動空間および非有界コストによるリスク感受性Markov決定プロセス(MDP)を考察した。有限および無限計画層の両方を処理した。著者らの最適性判定基準は,静的リスク対策の再帰的応用に基づいた。これは,経済文献における再帰的ユーティリティによって動機づけられる。エントロピーリスク測定の前に研究され,ここでは一般的な静的リスク対策に拡張された。モデルデータに関する直接仮定の下で,著者らはBellman方程式を導き,最適Markov政策の存在を証明した。無限計画地平地では,このモデルが契約的であり,最適政策が静止であることを示した。本手法は,多くのよく知られたリスク尺度に対する結果を統一する。さらに,再帰的に定義された目的関数の大域的解釈を提供する,分布的にロバストなMDPへの接続を確立した。特に単調モデルを研究した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  動的計画法 ,  感受性 ,  目的関数 ,  判定基準 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *Markov決定過程 ,  最適性 ,  有界 ,  リスク対策 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的計画法 ,  リスクに敏感なMarkov決定過程 ,  リスク尺度 ,  ロバスト性

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： リスク ,  測度 ,  Markov決定過程