Título
Procesos de decisión de Markov y algunos problemas financieros
Autor
OCTAVIO PAREDES PEREZ
Colaborador
VICTOR HUGO VAZQUEZ GUEVARA (Asesor de tesis)
Nivel de Acceso
Acceso Abierto
Materias
Resumen o descripción
Los procesos de decisión de Markov (PDM), proporcionan un marco matemático para la toma de decisiones en situaciones en las que los resultados son en parte al azar y en parte bajo el control de un tomador de decisiones. Los PDM son útiles para el estudio de una amplia gama de problemas de optimización resueltos a través de la programación dinámica. Los PDM se conocían por lo menos desde la década de 1950. Se utilizan en varias disciplinas, incluyendo la robótica, control automático, la economía y la industria manufacturera [10, 14]. Más precisamente, un PDM es un proceso estocástico de control a tiempo discreto. En cada paso, el proceso está en un estado y el tomador de decisiones puede elegir cualquier acción que esté disponible en el estado. El proceso responde en la siguiente etapa de tiempo, moviéndose al azar a un nuevo estado y dando al tomador de decisiones una recompensa. La probabilidad de que el proceso se mueva a un nuevo estado se ve influida por la acción elegida. Por lo tanto, el siguiente estado depende del estado actual y de la acción tomada. Los procesos de decisión de Markov son una extensión de las cadenas de Markov, la diferencia es la adición de acciones y recompensas. Por el contrario, si sólo existe una acción para cada estado y todos los premios son los mismos, un proceso de decisión de Markov se reduce a una cadena de Markov
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Fecha de publicación
6 de julio de 2016
Tipo de publicación
Tesis de maestría
Recurso de información
Formato
application/pdf
Idioma
Español
Audiencia
Público en general
Repositorio Orígen
Repositorio Institucional de Acceso Abierto RIAA-BUAP
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