Fachvortrag

Die Theorie der Markovschen Entscheidungsprozesse befasst sich mit der optimalen Steuerung von zeitdiskreten Markovprozessen. Dabei versucht man in der Regel die erwarteten, diskontierten Kosten der Steuerung über einen endlichen oder unendlichen Horizont zu minimieren. Typische Anwendungsbeispiele kommen aus der Informatik, dem Operations Research und den Wirtschaftswissenschaften.

Der Vortrag führt in die Grundlagen der Lösungstheorie dieser Probleme ein und veranschaulicht wesentliche Ergebnisse an Beispielen. Im zweiten Teil werden dann aktuelle Erweiterungen auf risikosensitive Markovsche Entscheidungsprozesse betrachtet.

Referentin: Prof. Dr. Nicole Bäuerle, Universität Karlsruhe