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Risk control problems for continuous-time Markov decision processes
发布日期:2017-06-21
学 术 报 告

题目: Risk control problems for continuous-time Markov decision
processes
报告人:郭先平 (中山大学)
时间:2017年6月17日上午10:00
地点:数计院307室


摘要:In this talk, we consider the optimal control problems of risk
probabilities for discounted continuous-time Markov decision
processes (CTMDPs). First, we introduce a class of control policies
depending on histories and additional reward levels. Then, we
construct the corresponding probability spaces, and establish the
non-explosion of the state processes. Secondly, under suitable
conditions we prove that the value function is a solution to the
optimality equation by an iteration technique, and obtain a value
iteration algorithm to compute (at least approximate)  the value
function. Furthermore, under an additional condition we establish
the uniqueness of the solution to the optimality equation and the
existence of an optimal  policy. Finally, we illustrate our results with
two examples. The first one is used to verify our conditions for
CTMDPs with unbounded transition rates, the second one for the
numerical calculation of the value function and an optimal policy.


报告人简介: 郭先平,男,博士,中山大学教授,博士生导师,珠江学者特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,教育部新世纪优秀人才计划获得者,其研究兴趣为马氏决策过程、随机博弈、风险控制等。担任国际(SCI)英文期刊 Advances in Applied Probability、Journal of Applied Probability、Science China Mathematics,Journal of Dynamics and Games,及国内中文杂志《中国科学:数学》、《应用数学学报》、《运筹学学报》、《中山大学学报》(自然科学版)的编委。
 
数学与计算机科学学院
2017.6.16