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Catégorie :Category: nCreator TI-Nspire
Auteur Author: rouba444
Type : Classeur 3.0.1
Page(s) : 1
Taille Size: 1.82 Ko KB
Mis en ligne Uploaded: 17/11/2024 - 22:18:36
Uploadeur Uploader: rouba444 (Profil)
Téléchargements Downloads: 3
Visibilité Visibility: Archive publique
Shortlink : https://tipla.net/a4321724
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Description
Fichier Nspire généré sur TI-Planet.org.
Compatible OS 3.0 et ultérieurs.
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(Notion %) Fiche de Révision : Programmation Dynamique Stochastique (PDS) Définition et Contexte Programmation Dynamique Stochastique (PDS) : Une extension de la programmation dynamique classique utilisée pour résoudre des problèmes de décision séquentielle où les résultats ne sont pas déterministes, mais suivent une distribution probabiliste. Utilisation : Domaine : Finance, économie, gestion de la production, etc. Exemple : Stratégie de tarification optimale en présence dincertitudes (variabilité des prix du marché, préférences des consommateurs, etc.). Éléments Clés Incertitude Stochastique : Les résultats sont incertains à cause de facteurs aléatoires. Modélisation des résultats avec des variables aléatoires ou processus stochastiques. État et Transition : L'état futur dépend de l'état courant, de la politique de décision et d'une loi de probabilité. Espérance (Valeur attendue) : Moyenne des résultats possibles d'une variable aléatoire. Utilisée pour évaluer les politiques et décisions optimales. Concepts Importants Variables Stochastiques : Représentent les incertitudes dans le modèle. Espérance : Sert de critère pour optimiser les décisions. Décision Séquentielle : Répond aux incertitudes en maximisant les bénéfices espérés à chaque étape. Cette fiche résume les concepts fondamentaux et l'exemple traité pour faciliter vos révisions sur la PDS. Made with nCreator - tiplanet.org
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Compatible OS 3.0 et ultérieurs.
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(Notion %) Fiche de Révision : Programmation Dynamique Stochastique (PDS) Définition et Contexte Programmation Dynamique Stochastique (PDS) : Une extension de la programmation dynamique classique utilisée pour résoudre des problèmes de décision séquentielle où les résultats ne sont pas déterministes, mais suivent une distribution probabiliste. Utilisation : Domaine : Finance, économie, gestion de la production, etc. Exemple : Stratégie de tarification optimale en présence dincertitudes (variabilité des prix du marché, préférences des consommateurs, etc.). Éléments Clés Incertitude Stochastique : Les résultats sont incertains à cause de facteurs aléatoires. Modélisation des résultats avec des variables aléatoires ou processus stochastiques. État et Transition : L'état futur dépend de l'état courant, de la politique de décision et d'une loi de probabilité. Espérance (Valeur attendue) : Moyenne des résultats possibles d'une variable aléatoire. Utilisée pour évaluer les politiques et décisions optimales. Concepts Importants Variables Stochastiques : Représentent les incertitudes dans le modèle. Espérance : Sert de critère pour optimiser les décisions. Décision Séquentielle : Répond aux incertitudes en maximisant les bénéfices espérés à chaque étape. Cette fiche résume les concepts fondamentaux et l'exemple traité pour faciliter vos révisions sur la PDS. Made with nCreator - tiplanet.org
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