Procesos de decisión de Markov difusos: Caso total y caso descontado
Date
2023-07
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"En este trabajo se trata la modelación de programas matemáticos acoplando el ambiente estocástico con el difuso. Específicamente estudiamos los procesos de decisión de Markov estacionarios considerando como criterios de rendimiento a la recompensa total esperada y el caso descontado total, ambos en tiempo discreto con espacio de estado finito y conjunto de acciones finito y compacto. Las funciones de recompensas se plantearon en una versión difusa, con una forma conveniente de tipo trapezoidal en función de una recompensa estándar nítida La razón por la cual recurrimos al proceso matemático de difuminar a las recompensas, los cuales son elementos de un conjunto de referencia, se debe a que resolver el problema en versión nítida implica conocer los valores de los coeficientes en la función objetivo, pero en muchas ocasiones no conocemos esta o puede que esta información sea imprecisa o incierta, lo que hace que el sistema sea mucho más complejo y por lo tanto, más difícil de resolver, o que simplemente no se pueda resolver".
Description
Keywords
Citation
Collections
Document Viewer
Select a file to preview:
Can't see the file? Try reloading