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1名学生，2名学生，3名助理教授，1,3电子工程系2电子和电信工程系，1,2,3 Dwarkadas J. Sanghvi工程学院，印度孟买，印度摘要 - 这项研究表明，该研究的多股票交易方法用于自动股票交易，用于自动股票交易，利用Enderemble Enderbleds学习框架。为单个股票交易设计自动交易解决方案是当前的问题，股票交易过程被视为马尔可夫决策过程（MDP）。使用近端政策优化，优势参与者 - 批评和深层确定性的策略梯度算法组成的贸易代理人，由近端政策优化，优势 - 批评者（DRL）技术培训。性能。结果显示出较低的最大值，这表明风险管理更好。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
角色概述职位标题：运营和供应链管理助理 /副教授报告给：院长 - 学者工作地点：< / div>
•通过创造性地参与在线/离线模式下有效地教育远程学习者。•在提供的课程中为运营管理专业课程准备课程和教学。•对这个主题充满热情，并成为学生的有效指南和导师。•驱动教学团队促进与计划目标一致的学生的学习活动。•从事自学材料的设计，开发和创建。•评估学习策略和教育活动成果的有效性，并为满足学习需求做出必要的规定。•介绍和发表学术论文，并在各种国家和国际会议/研讨会/讲习班中代表该研究所。•进行咨询任务和与行业的互动。•主动创建和提供公司培训计划和MDP。•参与并领导核心和行业相关的证书课程。•履行不时分配的其他与学术有关的职责。候选人资料：
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
在瞬时硬约束下进行安全加固学习的近乎最佳算法
决策问题通常被建模为马尔可夫决策过程（MDP），在线学习者依次与未知环境进行互动以获得大量的预期累积奖励。在文献中提出了许多没有任何约束（因此允许自由探索任何州行动对）的RL算法（因此可以自由探索任何州行动对）（Azar et al。，2017年； Jin等。，2018年； Agarwal等。，2019年； Jin等。，2020年； Jia等。，2020年；周等人。，2021b;他等人。，2022）。以外，现有的“安全” RL算法通常是在需要预期累积的约束下设计的，2019年； Brantley等。，2020年；丁等。，2021; Pa-Ternain等。，2022）（请参阅第1.2节中的更多相关工作）。因此，必须避免在每个时间/步骤中避免不安全状态和动作的实际情况。
出版版本引文 (APA)：Dong, Y., Dong, Z., Zhao, T., & Ding, Z. (2021). 电池日前竞价策略及运作
电池储能系统 (BESS) 在智能电网中起着至关重要的作用，辅助市场提供了高额收益。对于 BESS 所有者来说，决定如何在不同的报价之间取得平衡并与竞争对手竞价，以实现利润最大化非常重要。因此，本文将 BESS 竞价问题表述为马尔可夫决策过程 (MDP)，以最大化自动发电控制 (AGC) 市场和能源市场的总利润，同时考虑充电/放电损耗和 BESS 的寿命等因素。在所提出的算法中，引入了函数逼近技术来处理连续的大规模竞价规模并避免维数灾难。作为一种无模型方法，所提出的算法可以从电力市场的随机和动态环境中学习，从而帮助 BESS 所有者有利可图地决定他们的竞价和运营计划。几个案例研究说明了所提算法的有效性和有效性。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
MDPS中的主要代理奖励成型
当一方采取另一方的行动，导致利益冲突时，就会出现主要代理问题。经济文献已经广泛研究了主要代理问题，最近的工作将其扩展到了更复杂的方案 - 诸如马尔可夫决策过程（MDPS）。在此过程中，我们通过调查预算限制下的奖励成型如何改善委托人的效用，进一步探讨了这一研究。我们研究了两人Stackelberg游戏，在该游戏中，校长和代理商具有不同的奖励功能，而代理商为两个玩家选择了MDP政策。委托人向代理人提供额外的奖励，代理人自私地选择其政策以最大程度地提高奖励，这是原始和提供的奖励的总和。我们的结果确定了问题的NP硬度，并为两类的概述提供多项式近似算法：随机树和具有有限范围的确定性决策过程。
多任务卸载策略优化基于有向的无环图用于边缘计算
摘要 - 随着用户应用程序服务需求的进步，IoT系统倾向于将任务运送到边缘服务器以进行执行。当前关于流量边缘计算的大多数研究都忽略了应用程序综合之间的依赖关系。主要用于单用户场景中，主要用于应用拓扑拓扑的边缘计算的少数研究。与以前的工作不同，我们的工作主要解决了在多源场景中使用边缘计算弹出的依赖任务，这更符合现实。在本文中，将流量问题的依赖任务建模为马尔可夫决策过程（MDP）第一。然后，我们通过共同考虑，通过共同考虑几个用户之间的应用拓扑，并共同考虑了一个基于有向的无环图（DAG）的嵌入层的参与者 - 批评机制。最后，模拟的结果还显示了所提出的Aced算法的优先级。