Algoritmo Exato de Avaliação de uma Política Estacionária para CVaR MDP (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: SILVA, VALDINEI FREIRE DA - EACH ; DELGADO, KARINA VALDIVIA - EACH ; PAIS, DÊNIS BENEVOLO - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.5753/eniac.2019.9341
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PROCESSOS DE MARKOV; TEORIA DA DECISÃO
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS)
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
PAIS, Dênis Benevolo e SILVA, Valdinei Freire da e DELGADO, Karina Valdivia. Algoritmo Exato de Avaliação de uma Política Estacionária para CVaR MDP. 2019, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9341. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Pais, D. B., Silva, V. F. da, & Delgado, K. V. (2019). Algoritmo Exato de Avaliação de uma Política Estacionária para CVaR MDP. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2019.9341 -
NLM
Pais DB, Silva VF da, Delgado KV. Algoritmo Exato de Avaliação de uma Política Estacionária para CVaR MDP [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9341 -
Vancouver
Pais DB, Silva VF da, Delgado KV. Algoritmo Exato de Avaliação de uma Política Estacionária para CVaR MDP [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9341 - ALICAT: a customized approach to item selection process in computerized adaptive testing
- Abordagens eficientes e aproximadas com políticas estacionárias para CVaR MDP
- A unified framework for average reward criterion and risk
- Reinforcement learning with utility-based semantic for goals
- GUBS criterion: arbitrary trade-offs between cost and probability-to-goal in stochastic planning based on expected utility theory
- Processos Markovianos de Decisão com heurísticas, junção de abordagens backward e forward para transferência de conhecimento baseados em políticas
- Automatic generation of difficulty maps for datasets using neural network
- Challenging situations for background subtraction algorithms
- Extração de preferências por meio de avaliações de comportamentos observados
- Dead-end discovery and secure exploration via large language models
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