Stochastic Control: from Gradient Methods and Dynamic Programming to Statistical Learning - Archive ouverte HAL
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2020

Stochastic Control: from Gradient Methods and Dynamic Programming to Statistical Learning

Controle stochastique: des méthodes de gradients à la programmation dynamique en passant par l'IA

Résumé

In this article the authors wish to contribute to the evaluation of statistical learning for stochastic control. We will review the well known methods for stochastic control and compare their numerical performance to those of a neural network. This will be done on a simple but practical example arising for fishing quotas to preserve the biomass of fish.
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Dates et versions

hal-02911078 , version 1 (03-08-2020)
hal-02911078 , version 2 (28-08-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02911078 , version 2

Citer

Gilles Pagès, Olivier Pironneau. Stochastic Control: from Gradient Methods and Dynamic Programming to Statistical Learning. 2020. ⟨hal-02911078v2⟩
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