Problemas de otimização dinâmica estocástica com mais do que um número absolutamente trivial de variáveis são, em geral, computacionalmente intratáveis: esta é a “maldição de Bellman”. No entanto, métodos de aproximação permitem encontrar soluções de boa qualidade para problemas específicos. O objetivo deste projeto é explorar esses métodos. Além de desenvolver novos algoritmos baseados em conceitos como aprendizagem por reforço e métodos de multirresolução, serão explorados paradigmas computacionais alternativos, como computação concorrente e computação quântica.
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