「多段確率決定樹表」の版間の差分

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多段期待値最適化において, 問題から最適解に至るまでを1枚に図解したもの. 問題は樹(ツリー)に, 計算過程は表(テーブル)に, 最適解は樹表(ツリー・テーブル)にそれぞれ図示される. 方法としては全数列挙法(total enumeration method)であるが, 最適解の構成までが簡単明瞭に表わされている. この樹表から, 原始政策, 一般政策, マルコフ政策が生成される状況が分かる. 特に, 加法型評価に対してはマルコフ政策が最適になることが読み取れる.
 
多段期待値最適化において, 問題から最適解に至るまでを1枚に図解したもの. 問題は樹(ツリー)に, 計算過程は表(テーブル)に, 最適解は樹表(ツリー・テーブル)にそれぞれ図示される. 方法としては全数列挙法(total enumeration method)であるが, 最適解の構成までが簡単明瞭に表わされている. この樹表から, 原始政策, 一般政策, マルコフ政策が生成される状況が分かる. 特に, 加法型評価に対してはマルコフ政策が最適になることが読み取れる.
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詳しくは[[《多段確率決定樹表(ツリーテーブル)》|基礎編:多段確率決定樹表(ツリーテーブル)]]を参照.

2007年8月8日 (水) 21:20時点における版

【ただんかくりつけっていじゅひょう (multistage stochastic decision tree-table)】

多段期待値最適化において, 問題から最適解に至るまでを1枚に図解したもの. 問題は樹(ツリー)に, 計算過程は表(テーブル)に, 最適解は樹表(ツリー・テーブル)にそれぞれ図示される. 方法としては全数列挙法(total enumeration method)であるが, 最適解の構成までが簡単明瞭に表わされている. この樹表から, 原始政策, 一般政策, マルコフ政策が生成される状況が分かる. 特に, 加法型評価に対してはマルコフ政策が最適になることが読み取れる.

詳しくは基礎編:多段確率決定樹表(ツリーテーブル)を参照.