Deterministic policy gradient algorithms for semi‐Markov decision processes

A large class of sequential decision‐making problems under uncertainty, with broad applications from preventive maintenance to event‐triggered control can be modeled in the framework of semi‐Markov decision processes (SMDPs). Unlike Markov decision processes (MDPs), SMDPs are underexplored in the on...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	International journal of intelligent systems Jg. 37; H. 7; S. 4008 - 4019
Hauptverfasser:	Hosseinloo, Ashkan Haji, Dahleh, Munther A.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York John Wiley & Sons, Inc 01.07.2022
Schlagworte:	Algorithms average reward deterministic policy Intelligent systems Markov analysis Markov processes policy gradient theorem Preventive maintenance reinforcement learning SMDP Theorems
ISSN:	0884-8173, 1098-111X
Online-Zugang:	Volltext
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