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numerical methods convex multistage di lan guanghui (16 risultati)
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 66,62
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 69,03
Convertire valutaGratis per la spedizione in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 73,95
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Da: Russell Books, Victoria, BC, Canada
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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EUR 73,94
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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EUR 73,93
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends® in Optimization)
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 87,01
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 81,81
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 110,72
Convertire valutaEUR 3,52 per la spedizione in U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Paperback)
Editore: now publishers Inc, Hanover, 2024
ISBN 10: 1638283508 ISBN 13: 9781638283508
Lingua: Inglese
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 80,63
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Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: new. Paperback. Optimization problems involving sequential decisions in a stochastic environment were studied in Stochastic Programming (SP), Stochastic Optimal Control (SOC) and Markov Decision Processes (MDP). This monograph concentrates on SP and SOC modeling approaches. In these frameworks, there are natural situations when the considered problems are convex. The classical approach to sequential optimization is based on dynamic programming. It has the problem of the so-called curse of dimensionality, in that its computational complexity increases exponentially with respect to the dimension of state variables.Recent progress in solving convex multistage stochastic problems is based on cutting plane approximations of the cost-to-go (value) functions of dynamic programming equations. Cutting plane type algorithms in dynamical settings is one of the main topics of this monograph. Also discussed in this work are stochastic approximation type methods applied to multistage stochastic optimization problems. From the computational complexity point of view, these two types of methods seem to be complimentary to each other. Cutting plane type methods can handle multistage problems with a large number of stages but a relatively smaller number of state (decision) variables. On the other hand, stochastic approximation type methods can only deal with a small number of stages but a large number of decision variables. Optimization problems involving sequential decisions in a stochastic environment were studied in Stochastic Programming (SP), Stochastic Optimal Control (SOC) and Markov Decision Processes (MDP). This monograph concentrates on SP and SOC modeling approaches. In these frameworks, there are natural situations when the considered problems are convex. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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EUR 78,65
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Aggiungi al carrelloPAP. Condizione: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Aggiungi al carrelloPAP. Condizione: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 82,25
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Aggiungi al carrelloPaperback / softback. Condizione: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 146.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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EUR 116,77
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EUR 96,14
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Optimization problems involving sequential decisions in a stochastic environment were studied in Stochastic Programming (SP), Stochastic Optimal Control (SOC) and Markov Decision Processes (MDP). This monograph concentrates on SP and SOC modeling approaches. In these frameworks, there are natural situations when the considered problems are convex. The classical approach to sequential optimization is based on dynamic programming. It has the problem of the so-called 'curse of dimensionality', in that its computational complexity increases exponentially with respect to the dimension of state variables.Recent progress in solving convex multistage stochastic problems is based on cutting plane approximations of the cost-to-go (value) functions of dynamic programming equations. Cutting plane type algorithms in dynamical settings is one of the main topics of this monograph. Also discussed in this work are stochastic approximation type methods applied to multistage stochastic optimization problems. From the computational complexity point of view, these two types of methods seem to be complimentary to each other. Cutting plane type methods can handle multistage problems with a large number of stages but a relatively smaller number of state (decision) variables. On the other hand, stochastic approximation type methods can only deal with a small number of stages but a large number of decision variables.
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Numerical Methods for Convex Multistage Stochastic Optimization (Foundations and Trends(r) in Optimization)
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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