Parada Óptima Continua mediante Aprendizaje por Refuerzo Profundo
CARLOS: un nuevo algoritmo de RL en tiempo continuo que supera a los solvers Bermudas, acercándose al límite superior americano con alta eficiencia.
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CARLOS: algoritmo de RL profundo para parada óptima en tiempo continuo sin discretización, mejorando precisión y eficiencia en valoración de opciones.
MA-GLTC revoluciona la predicción de tráfico entre dominios: usa redes líquidas y memoria para reducir errores hasta un 10% en zonas sin datos.
Descubre cómo los algoritmos de gradiente de política en tiempo continuo mejoran la robustez en MDPs, con convergencia lineal y menor complejidad muestral.