स्टोकेस्टिक डायनामिक प्रोग्रामिंग — अनिश्चितता के तहत अनुक्रमिक निर्णय-निर्माण
स्टोकेस्टिक डायनामिक प्रोग्रामिंग (एसडीपी) अनुक्रमिक निर्णय समस्याओं के लिए एक गणितीय अनुकूलन ढाँचा है जहाँ परिणाम आंशिक रूप से यादृच्छिक होते हैं। यह बेलमैन के इष्टतमता के सिद्धांत को स्टोकेस्टिक वातावरण में विस्तारित करता है, समस्याओं को मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं (एमडीपी) के रूप में प्रस्तुत करता है और राज्यों और समय अवधियों पर पुनरावर्ती मूल्य समीकरणों को हल करके इष्टतम नीतियों की गणना करता है।
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स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Dynamic Programming (SDP) — Sequential decision-making under uncertainty via Markov decision processes. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/stochastic-dynamic-programming
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