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Partially Observed Markov Decision Processes

From Filtering to Controlled Sensing

This book covers formulation, algorithms, and structural results of partially observed Markov decision processes, linking theory to real-world applications in controlled sensing.

Vikram Krishnamurthy (Author)

9781107134607, Cambridge University Press

Hardback, published 21 March 2016

488 pages

25.4 x 18 x 2.5 cm, 1.1 kg

Covering formulation, algorithms, and structural results, and linking theory to real-world applications in controlled sensing (including social learning, adaptive radars and sequential detection), this book focuses on the conceptual foundations of partially observed Markov decision processes (POMDPs). It emphasizes structural results in stochastic dynamic programming, enabling graduate students and researchers in engineering, operations research, and economics to understand the underlying unifying themes without getting weighed down by mathematical technicalities. B]

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From Filtering to Controlled Sensing

This book covers formulation, algorithms, and structural results of partially observed Markov decision processes, linking theory to real-world applications in controlled sensing.

Vikram Krishnamurthy (Author)

9781107134607, Cambridge University Press

Hardback, published 21 March 2016

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Covering formulation, algorithms, and structural results, and linking theory to real-world applications in controlled sensing (including social learning, adaptive radars and sequential detection), this book focuses on the conceptual foundations of partially observed Markov decision processes (POMDPs). It emphasizes structural results in stochastic dynamic programming, enabling graduate students and researchers in engineering, operations research, and economics to understand the underlying unifying themes without getting weighed down by mathematical technicalities. B]

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Descripción del Producto

Partially Observed Markov Decision Processes

From Filtering to Controlled Sensing

This book covers formulation, algorithms, and structural results of partially observed Markov decision processes, linking theory to real-world applications in controlled sensing.

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Covering formulation, algorithms, and structural results, and linking theory to real-world applications in controlled sensing (including social learning, adaptive radars and sequential detection), this book focuses on the conceptual foundations of partially observed Markov decision processes (POMDPs). It emphasizes structural results in stochastic dynamic programming, enabling graduate students and researchers in engineering, operations research, and economics to understand the underlying unifying themes without getting weighed down by mathematical technicalities. B]

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General

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Cambridge

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