Недавнее взаимодействие между проблемами стохастического управления и машинным обучением

ФИО студента: Денежкин Владимир Андреевич

Кампус/факультет: Факультет экономических наук

Программа: Экономика (Бакалавриат)

Год защиты: 2021

This paper investigates recent theoretical and computational framework for solving Stochastic Optimal Control problems. It presents numerical applications of Machine learning-based algorithms for discrete-time stochastic control problems in finite time horizon. The research was conducted using theoretical and numerical concepts from different fields of Stochastic Modeling, which allows to extend numerical methods for solving stochastic optimization problems . The main result of this research is to obtain theoretical estimates of the effectiveness of the neural algorithm, what is more, the error size is estimated when switching to machine learning methods. In addition, numerical results of applying the algorithm and the open source code for solving such problems are presented.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ