Relajaciones de información y dualidad en programas dinámicos estocásticos: Revisión y tutorial

Título original:

Information Relaxations and Duality in Stochastic Dynamic Programs: A Review and Tutorial

Contenido del libro:

La programación dinámica (PD) proporciona un marco potente para modelar problemas de decisión complejos en los que se resuelve la incertidumbre y las decisiones se toman a lo largo del tiempo. Pero es difícil de escalar a problemas complejos.

En cambio, los métodos de simulación de Montecarlo suelen escalar bien, pero no suelen ofrecer una buena forma de identificar una política óptima ni de proporcionar un límite de rendimiento. Para abordar estas restricciones, los autores revisan el enfoque de la relajación de la información, que consiste en reducir una AD estocástica compleja a una serie de problemas de optimización determinista específicos de un escenario que se resuelven mediante una simulación de Montecarlo. Los autores resumen las ideas clave de los métodos de relajación de la información para AD estocásticas y demuestran su uso en varios ejemplos.

Proporcionan una "ventanilla única" para los investigadores que buscan aprender las ideas clave y las herramientas para utilizar los métodos de relajación de la información. Este libro proporciona al lector una visión completa de una técnica poderosa para uso de estudiantes, investigadores y profesionales.