nuevo método de aceleración de los procesos de decisión de markov nuevo método de aceleración de los procesos de decisión de markov

Clicks: 191
ID: 197443
2012
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #17 of 25 articles by views in medical mycology journal

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
In this paper we propose a new acceleration method for solving Markov decision processes. Value iteration is a classical algorithm for solving Markov decision processes, but this algorithm and its variants are quite slow for discount factors close to one and their convergence properties depend to a great extent on a good state update order. Recently, it has been shown that improved topological value iteration presents a good convergence speed thanks to the use of an improved topological ordering algorithm. Nevertheless, the drawback of this algorithm is due to its memory requirements. So, we present a different method to obtain a good state backup order with less memory requirements. Experimental results obtained on a stochastic shortest path problem are presented.
En este artículo se presenta un nuevo método de aceleración para resolver a los procesos de decisión de Markov. El clásico algoritmo de iteración de valor ha resuelto satisfactoria­mente a estos procesos estocásticos, pero este algoritmo y sus variantes aceleradas han sido lentos con factores de descuento cercanos a la unidad y sus propiedades de conver­gencia han dependido, en gran medida, de un buen ordenamiento en la actualización de estados. Recientemente se mostró que la iteración de valor presenta buena velocidad de convergencia gracias al uso de un algoritmo de ordenamiento topológico mejorado. Sin embargo, la desventaja de este algoritmo es debida a sus requerimientos de memoria. Aquí se presenta un método diferente para obtener un buen ordenamiento de estados actuali­zados con menor requerimiento de memoria. De igual manera se presentan los resultados experimentales obtenidos sobre un problema de ruta estocástica más corta
Reference Key
avia-cervantes2012actanuevo Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;J. Gabriel Aviña-Cervantes;Edgar Alvarado-Méndez;Sergio Ledesma-Orozco;José Ruiz-Pinales;Ma. de Guadalupe García-Hernández
Journal medical mycology journal
Year 2012
DOI
DOI not found
URL
http://www.actauniversitaria.ugto.mx/index.php/acta/article/view/38
Keywords
science (general)social sciences

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.