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A dynamical neural network approach for distributionally robust chance-constrained Markov decision process

Science China Mathematics 2024年第6期67卷 1395-1418页

作者： Tian Xia Jia Liu Zhiping Chen School of Mathematics and Statistics Xi’an Jiaotong UniversityXi’an710049China

In this paper,we study the distributionally robust joint chance-constrained Markov decision *** the logarithmic transformation technique,we derive its deterministic reformulation with bi-convex terms under the moment-based uncertainty *** cope with the non-convexity and improve the robustness of the solution,we propose a dynamical neural network approach to solve the reformulated optimization *** results on a machine replacement problem demonstrate the efficiency of the proposed dynamical neural network approach when compared with the sequential convex approximation approach.

关键词： Markov decision process chance constraints distributionally robust optimization moment-based ambiguity set dynamical neural network

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