BORA ÇEKYAY
(Doğuş Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, İstanbul, Türkiye)
Yıl: 2018Cilt: 19Sayı: 2ISSN: 1302-6739 / 1308-6979Sayfa Aralığı: 65 - 74Türkçe

29 1
Sürekli Zaman Markov Karar Süreçlerinin Özgüleştirilmesi
Özgüleştirme tekniğinin amacı, bir üstel yarı-Markov karar sürecini (ÜYMKS) kendine özdeş, ama farklı formülasyona sahip bir başka ÜYMKS’ye dönüştürmektir. Bu sayede, özellikle optimal politikaların yapısal özelliklerini daha kolay bir şekilde ispatlamak mümkündür. Özgüleştirme tekniğinin literatürdeki mevcut hali, beklenen toplam indirgenmiş maliyeti en küçüklemeye çalışan ÜYMKS’lere uygulanmaktadır. Bu makale, ÜYMKS’ler için önerilmiş olan özgüleştirme tekniğinin sürekli zaman Markovkarar süreçlerine (SZMKS) nasıl uygulanabileceğini, sınırlı maliyet fonksiyonu ve üstten sınırlı geçiş hızları varsayımları altında, göstermeyi hedeflemektedir. Bu amaçla, verilen SZMKS, öncelikle bir ÜYMKS’ye dönüştürülmüştür ve daha sonra bu yeni ÜYMKSözgüleştirilmiştir.
Sosyal > İktisat
Sosyal > İşletme
DergiAraştırma MakalesiErişime Açık
  • Serfozo, R. F., (1979). “An equivalence between continuous and discrete time Markov decision processes.” Operations Research 27 (3). INFORMS, 616–20.
  • Puterman, M. L., (2005). Markov decision processes: discrete stochastic dynamic programming. Wiley Series in Probability and Statistics. New Jersey: John Wiley and Sons.
  • Lippman, S. A., (1975). Applying a new device in the optimization of exponential queuing systems.Operations Research 23 (4). INFORMS, 687–710.
  • Kakumanu, P. (1977). Relation between continuous and discrete time Markovian decision problems.Naval Research Logistics Quarterly 24 (3). Wiley Online Library, 431–39.
  • Hu, Q., ve Yue, W. (2007). Markov decision processes with their applications. Vol. 14. Springer.
  • Guo, X. ve Hernández-Lerma, O.. (2009). Continuous-time Markov decision processes: theory and applications. Stochastic Modelling and Applied Probability. Springer Verlag.
  • Feinberg, E. A. (2004). Continuous time discounted jump Markov decision processes: a discrete-event approach. Mathematics of Operations Research 29 (3). INFORMS, 492–524.
  • Feinberg, E. A., Shwartz, A., ed. (2012). Handbook of Markov decision processes: methods and applications (Vol. 40). Springer Science & Business Media.
  • Çekyay, B. (2018). Customizing exponential semi-Markov decision processes under the discounted cost criterion. European Journal of Operational Research 266 (1), 168– 78. doi:10.1016/j.ejor.2017.09.016.
  • Beutler, F. J., ve Keith, W. R. (1987). Uniformization for semi-Markov decision processes under stationary policies. Journal of Applied Probability 24 (3). Cambridge University Press, 644–56.

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © 2019 Tüm Hakları Saklıdır.