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在大规模随机控制问题中，值函数逼近是一种克服维数灾的方法，考虑平均模型马氏决策规划（ＭＤＰ）的状态软集结相对值迭代算法，在Ｓｐａｎ压缩的条件下，证明了该算法的收敛性，同时还给出了其误差估计。
基于状态软集结的相对值迭代算法
【摘 要】
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在大规模随机控制问题中，值函数逼近是一种克服维数灾的方法，考虑平均模型马氏决策规划（ＭＤＰ）的状态软集结相对值迭代算法，在Ｓｐａｎ压缩的条件下，证明了该算法的收敛性，同时还给出了其误差估计
【机 构】
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北京理工大学自动控制系,达特茅斯学院工学院.新罕尔布什州汉诺威
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2000年3期
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