| Identifikační kód |
RIV/67985556:_____/13:00393337 |
| Název v anglickém jazyce |
Cumulative Optimality in Risk-Sensitive and Risk-Neutral Markov Reward Chains |
| Druh |
D - Stať ve sborníku |
| Jazyk |
eng - angličtina |
| Obor - skupina |
B - Fyzika a matematika |
| Obor |
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum |
| Rok uplatnění |
2013 |
| Kód důvěrnosti údajů |
S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
| Počet výskytů výsledku |
2 |
| Počet tvůrců celkem |
1 |
| Počet domácích tvůrců |
1 |
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců |
Karel Sladký (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6105955) |
| Popis výsledku v anglickém jazyce |
This contribution is devoted to risk-sensitive and risk-neutral optimality in Markov decision chains. Since the traditional optimality criteria (e.g. discounted or average rewards) cannot reflect the variability-risk features of the problem, and using the mean variance selection rules that stem from the classical work of Markowitz present some technical difficulties, we are interested in expectation of the stream of rewards generated by the Markov chain that is evaluated by an exponential utility function with a given risk sensitivity coefficient. Recall that for the risk sensitivity coefficient equal zero we arrive attraditional optimality criteria. In this note we present necessary and sufficient risk-sensitivity and risk-neutral optimality conditions; in detail for unichain models and indicate their generalization to multichain Markov reward chains. |
| Klíčová slova oddělená středníkem |
dynamic programming; stochastic models; risk analysis and management |
| Stránka www, na které se nachází výsledek |
- |
| Odkaz na údaje z výzkumu |
- |