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Titre:   
Computing Optimal Strategies for Markov Decision Processes with Parity and Positive-Average Conditions

Date 2011-02-24  14:00-15:00
NomComputing Optimal Strategies for Markov Decision Processes with Parity and Positive-Average Conditions 
DescriptionWe study Markov decision processes (one-player stochastic games) equipped with parity and positive-average conditions. In these games, the goal of the player is to maximize the probability that both the parity and the positive-average conditions are fulfilled. We show that the values of these games are computable. We also show that optimal strategies exist, require only finite memory and can be effectively computed. 
LieuAmphi 
ContactYoussouf Oualhadj  



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