Newest papers

Near Optimal Finite Model POMDP Approximation of Controlled Diffusion with Partial Information

Yunus Emre Demirci, Somnath Pradhan, Serdar Yüksel · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28377 · open-access PDF

Arabic

نحن ندرس مشكلات التحكم الاستراتيجي في الوقت المستمر على أساس معلومات جزئية. الدعم الرئيسي لدينا هو التالي: (i) نحن نثبت التكلفة قليلة التكلفة، تحت الأفق المحدد، فضلا عن معايير تكلفة الأفق المحدد، من سياسات التحكم المستمر التي تم الحصول عليها من خلال حلول لحلول عملية القرار ماركوف (POMDP) في الوقت المحدد، والتي تم إنشاؤها من خلال تقارير أورلر-ماريااما من جميع أنحاء عملية التحكم؛ (ii) ونحن نستحصل على عدة خصائص التكلفة من مثل هذه النماذج التكلفة؛ و (iii) باستخدام هذه خصائص التكلفة، ونحن نستحصل على

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

We study continuous-time stochastic control problems under partial information. Our main contributions are the following: (i) We show near optimality, under finite horizon as well as discounted infinite horizon cost criteria, of piece-wise constant control policies obtained via solutions to discrete-time partially observable Markov decision process (POMDP) approximations, constructed via Euler-Maruyama approximations of both state and observation processes; (ii) we obtain several regularity properties of such POMDP approximate models; and (iii) using these regularity properties, we arrive at n

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange