অনিশ্চয়তার অধীনে ক্রমিক সিদ্ধান্ত গ্রহণ — স্টোকাস্টিক ডাইনামিক প্রোগ্রামিং
স্টোকাস্টিক ডাইনামিক প্রোগ্রামিং (SDP) হল ক্রমিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের সমস্যাগুলির জন্য একটি গাণিতিক অপ্টিমাইজেশান কাঠামো যেখানে ফলাফলগুলি আংশিকভাবে এলোমেলো। এটি বেলম্যানের অপ্টিমালিটির নীতিকে স্টোকাস্টিক পরিবেশে প্রসারিত করে, সমস্যাগুলিকে মার্কভ ডিসিশন প্রসেস (MDPs) হিসাবে উপস্থাপন করে এবং অবস্থা ও সময়কালের উপর পুনরাবৃত্তিমূলক মান সমীকরণ সমাধান করে সর্বোত্তম নীতিগুলি গণনা করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+5 more
উৎস
- Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, NJ. ISBN: 9780486428093
- Puterman, M. L. (1994). Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming. John Wiley & Sons, New York. ISBN: 9780471619772
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Dynamic Programming (SDP) — Sequential decision-making under uncertainty via Markov decision processes. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/stochastic-dynamic-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ডায়নামিক প্রোগ্রামিংঅনুকূলকরণ↔ compare
- Markov Modelঅনুকরণ↔ compare
- মন্টে কার্লো সিমুলেশনসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- Stochastic Linear Programmingঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Mixed-Integer Programmingঅনুকরণ↔ compare
- অনিশ্চয়তার অধীনে একাধিক পরস্পরবিরোধী উদ্দেশ্যগুলির অপ্টিমাইজেশনঅনুকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →