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  • Dissertação (Mestrado)

    Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends (2025)

    Pereira, Gustavo de Mari; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROBABILIDADE, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA, Gustavo de Mari. Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Pereira, G. de M. (2025). Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/

    • NLM

      Pereira G de M. Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/

    • Vancouver

      Pereira G de M. Reinforcement learning for stochastic shortest path with dead-ends [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-31082025-142940/

  • Dissertação (Mestrado)

    Compromissos arbitrários entre custo e probabilidade à meta e algoritmo de busca heurística em planejamento probabilístico sob o critério GUBS (2023)

    Crispino, Gabriel Nunes; Delgado, Karina Valdivia (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: ALGORITMOS, PROCESSOS DE MARKOV, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CRISPINO, Gabriel Nunes. Compromissos arbitrários entre custo e probabilidade à meta e algoritmo de busca heurística em planejamento probabilístico sob o critério GUBS. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25042023-220822/. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Crispino, G. N. (2023). Compromissos arbitrários entre custo e probabilidade à meta e algoritmo de busca heurística em planejamento probabilístico sob o critério GUBS (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25042023-220822/

    • NLM

      Crispino GN. Compromissos arbitrários entre custo e probabilidade à meta e algoritmo de busca heurística em planejamento probabilístico sob o critério GUBS [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25042023-220822/

    • Vancouver

      Crispino GN. Compromissos arbitrários entre custo e probabilidade à meta e algoritmo de busca heurística em planejamento probabilístico sob o critério GUBS [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25042023-220822/

  • Dissertação (Mestrado)

    Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis (2023)

    Pereira Neto, Eduardo Lopes; Delgado, Karina Valdivia (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA NETO, Eduardo Lopes. Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Pereira Neto, E. L. (2023). Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/

    • NLM

      Pereira Neto EL. Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/

    • Vancouver

      Pereira Neto EL. Risk Sensitivity with exponential functions in reinforcement learning: an empirical analysis [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-06122023-173644/

  • Dissertação (Mestrado)

    Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments (2022)

    Lovatto, Ângelo Gregório ; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LOVATTO, Ângelo Gregório. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Lovatto, Â. G. (2022). Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/

    • NLM

      Lovatto ÂG. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/

    • Vancouver

      Lovatto ÂG. Model-based policy gradients: an empirical study on linear quadratic environments [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28062022-123656/

  • Dissertação (Mestrado)

    Planejamento probabilístico com becos sem saída (2017)

    Simão, Thiago Dias; Barros, Leliane Nunes de (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PROCESSOS DE MARKOV

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SIMÃO, Thiago Dias. Planejamento probabilístico com becos sem saída. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Simão, T. D. (2017). Planejamento probabilístico com becos sem saída (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/

    • NLM

      Simão TD. Planejamento probabilístico com becos sem saída [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/

    • Vancouver

      Simão TD. Planejamento probabilístico com becos sem saída [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04072017-095306/

  • Dissertação (Mestrado)

    Estudo de algoritmos de otimização estocástica aplicados em aprendizado de máquina (2017)

    Fernandes, Jessica Katherine de Sousa; Birgin, Ernesto Julian Goldberg (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERNANDES, Jessica Katherine de Sousa. Estudo de algoritmos de otimização estocástica aplicados em aprendizado de máquina. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092017-182905/. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Fernandes, J. K. de S. (2017). Estudo de algoritmos de otimização estocástica aplicados em aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092017-182905/

    • NLM

      Fernandes JK de S. Estudo de algoritmos de otimização estocástica aplicados em aprendizado de máquina [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092017-182905/

    • Vancouver

      Fernandes JK de S. Estudo de algoritmos de otimização estocástica aplicados em aprendizado de máquina [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-28092017-182905/
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