要約
確率的プログラミングは、不確実性の下での意思決定の問題をモデル化して解決するためのフレームワークです。
確率的動的計画法は、最適なポリシーを発見するために「関数方程式」アプローチを採用する確率的計画法の一分野です。
Java で実装されたラムダ式、関数インターフェイス、コレクション、集計演算子などの構成要素を利用して MapReduce フレームワークを運用できるようにすることで、jsdp は確率的動的プログラムのモデリングと解決のための汎用ライブラリを提供します。
要約(オリジナル)
Stochastic Programming is a framework for modelling and solving problems of decision making under uncertainty. Stochastic Dynamic Programming is a branch of Stochastic Programming that takes a ‘functional equation’ approach to the discovery of optimal policies. By leveraging constructs – lambda expressions, functional interfaces, collections and aggregate operators – implemented in Java to operationalise the MapReduce framework, jsdp provides a general purpose library for modelling and solving Stochastic Dynamic Programs.
arxiv情報
| 著者 | Roberto Rossi |
| 発行日 | 2023-09-06 12:27:33+00:00 |
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