बेयसियन डायनामिक प्रोग्रामिंग — बेयसियन बिलीफ अपडेटिंग के साथ अनुक्रमिक निर्णय अनुकूलन
बेयसियन डायनामिक प्रोग्रामिंग (BDP) बेलमैन के डायनामिक प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क को बेयसियन अनुमान के साथ जोड़ती है ताकि अनुक्रमिक निर्णयों को अनुकूलित किया जा सके जब संक्रमण की संभावनाएँ या इनाम संरचनाएँ अज्ञात हों। प्रत्येक चरण में, एजेंट देखे गए परिणामों का उपयोग करके पर्यावरण के बारे में अपनी धारणाओं को अद्यतन करता है, फिर एक इष्टतम नीति की गणना करता है जो तत्काल पुरस्कारों और अन्वेषण के माध्यम से प्राप्त जानकारी के मूल्य दोनों को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखती है।
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स्रोत
- Bertsekas, D. P. (1995). Dynamic Programming and Optimal Control. Athena Scientific, Belmont, MA. ISBN: 9781886529267
- Duff, M. O. (2002). Optimal Learning: Computational procedures for Bayes-adaptive Markov decision processes. PhD Dissertation, University of Massachusetts Amherst. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Dynamic Programming — Sequential decision optimization under uncertainty with Bayesian belief updating. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/bayesian-dynamic-programming
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