Synthesis of Minimal Schedulers for Markov Decision Processes – Mgr. Miroslav Klimoš
Mgr. Miroslav Klimoš
Bachelor's thesis
Synthesis of Minimal Schedulers for Markov Decision Processes
Synthesis of Minimal Schedulers for Markov Decision Processes
Abstract:
Markovské rozhodovací procesy jsou matematický aparát pro modelování rozhodování v systémech s náhodným chováním, v nichž řídící jednotka, také označovaná jako plánovač, ovlivňuje chování systému skrze svá rozhodnutí. Markovské rozhodovací procesy se spojitým časem zavádí do systému časové zpoždění při přechodech. Při zkoumání časově omezené dosažitelnosti hledáme plánovač, který maximalizuje pravděpodobnost …moreAbstract:
Markov decision processes provide us with a mathematical framework for modeling decision-making in randomized systems, where a scheduler controls the behavior of the system through the decisions. Continuous-time Markov decision processes introduce exponentially distributed time delays on the transitions to the model. Time-bounded reachability objective asks for a scheduler maximizing the probability …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 21. 5. 2012
Identifier:
https://is.muni.cz/th/isl54/
Thesis defence
- Date of defence: 21. 6. 2012
- Supervisor: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
- Reader: RNDr. Vojtěch Forejt, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsBachelor programme / field:
Informatics / Mathematical Informatics
Theses on a related topic
-
Parameter Synthesis in Continuous-Time Stochastic Systems
Ľuboš Korenčiak -
Markov Decision Processes with Multiple Resource Constraints
Jaroslav Pospíšek -
Synthesizing Resource-Shielded Policies for Partially Observable Markov Decision Processes
Šimon Brlej -
Pareto Front Estimation in Risk-Constrained Markov Decision Processes
Martin Kurečka -
Efficient Verification of Multi-Objective Queries in Markov Decision Processes
Vít Unčovský -
Unified View on Multiple Mean-Payoff Objectives in Markov Decision Processes
Zuzana Komárková -
Reinforcement Learning of Risk-Averse Policies in Markov Decision Processes
Jiří Vahala -
Monte Carlo Tree Search in Verification of Markov Decision Processes
Ondřej Slámečka