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Saddle-point type optimality criteria and dualities in fractional Markov decision processes with constraints

机译:约束条件下分数马氏决策过程中的鞍点类型最优性准则和对偶性

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摘要

In our paper we introduce a generalized fractional Markov decision process with constraints. By using the concepts of the Lagrangian function and the duality theory in the generalized nonlinear fractional programming, we develop the saddle point optimality theory and the duality theory.
机译:在本文中,我们介绍了带有约束条件的广义分数阶马尔可夫决策过程。通过在广义非线性分数规划中使用拉格朗日函数和对偶理论的概念,我们开发了鞍点最优理论和对偶理论。

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