방법 증거 기록
Bayesian Dynamic Programming
Bayesian Dynamic Programming (BDP) combines Bellman's dynamic programming framework with Bayesian inference to optimize sequential decisions when transition probabilities or reward structures are unknown. At each stage, the agent updates beliefs about the environment using observed outcomes, then computes an optimal policy that explicitly accounts for both immediate rewards and the value of information gained through exploration.
원본 기록
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Bayesian Dynamic Programming — Sequential decision optimization under uncertainty with Bayesian belief updating
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / simulation
- 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. · URL
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