Procesos de decisión de Markov bajo el criterio de entropía relativa

• Autores: Gladys Denisse Salgado Suárez
• Directores de la Tesis: Hugo Adán Cruz Suárez (dir. tes.), José Zacarías (dir. tes.), Fernando Velasco Luna (dir. tes.)
• Lectura: En la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) ( México ) en 2019
• Idioma: español
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
• Resumen

  • "El tema principal de este trabajo de tesis es Procesos de Decisión de Markov (PDMs). Un PDM es aquél que modela, mediante un Modelo de Control de Markov, un sistema observado en el tiempo por un controlador o agente decisor que influye en la evolución del sistema. El controlador decide la acción (control) a tomar dependiendo del estado actual con el objetivo de que el sistema se desempeñe eficazmente con respecto a cierto criterio de optimalidad (función objetivo o criterio de rendimiento). La acción genera un costo (o recompensa) a pagarse y repercute en el nuevo estado del sistema de acuerdo con una distribución de probabilidad preestablecida.

    Este procedimiento de selección se repite de manera periódica hasta cierto momento dado llamado horizonte del problema, a la sucesión de acciones determinada se le denomina política. La mejor política será aquella que optimice el criterio de optimalidad, lo cual da origen al problema de control óptimo [18], [30]."