Si tratta della terza edizione di una monografia di ricerca che fornisce una sintesi di vecchie ricerche sui fondamenti della programmazione dinamica (DP), con la moderna teoria della DP approssimativa e la nuova ricerca sui modelli semicontrattivi. Mira a uno sviluppo unificato ed economico della teoria di base e degli algoritmi dei problemi decisionali sequenziali del costo totale, basato sulle forti connessioni del soggetto con la teoria del punto fisso. L'analisi si concentra sulla mappatura astratta che è alla base di DP e definisce il carattere matematico del problema associato. La discussione si concentra su due proprietà fondamentali che questa mappatura può avere: monotonicità e contrazione (sup-norma) ponderata. Si scopre che la natura della teoria DP analitica e algoritmica è determinata principalmente dalla presenza o dall'assenza di queste due proprietà, e il resto della struttura del problema è in gran parte irrilevante. Una nuova ricerca si concentra su due aree: 1) Le ramificazioni di queste proprietà nel contesto di algoritmi per DP approssimativo e 2) La nuova classe di modelli semicontrattivi, esemplificata da problemi di percorso più breve stocastico, in cui alcune ma non tutte le politiche sono contrattuali. La 3a edizione è molto simile alla 2a edizione, fatta eccezione per l'aggiunta di un nuovo capitolo (Capitolo 5), che tratta di modelli DP astratti per problemi minimax sequenziali e giochi a somma zero, Il libro è un ottimo complemento a molti dei nostri libri: Programmazione neuro-dinamica (Athena Scientific, 1996), Programmazione dinamica e controllo ottimale (Athena Scientific, 2017), Apprendimento per rinforzo e Controllo ottimale (Athena Scientific, 2019) e implementazione, iterazione delle politiche e apprendimento del rinforzo distribuito (Athena Scientific, 2020).
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