A Bellman equation, named after Richard E. Bellman, is a necessary condition for optimality associated with the mathematical optimization method known as dynamic programming. It writes the "value" of a decision problem at a certain point in time in terms of the payoff from some initial choices and the "value" of the remaining decision problem that results from those initial choices. This breaks a dynamic optimization problem into a sequence of simpler subproblems, as Bellman's “principle of optimality" prescribes. The equation applies to algebraic structures with a total ordering; for algebraic structures with a partial ordering, the generic Bellman's equation can be used.
The Bellman equation was first applied to engineering control theory and to other topics in applied mathematics, and subsequently became an important tool in economic theory; though the basic concepts of dynamic programming are prefigured in John von Neumann and Oskar Morgenstern's Theory of Games and Economic Behavior and Abraham Wald's sequential analysis. The term 'Bellman equation' usually refers to the dynamic programming equation associated with discrete-time optimization problems. In continuous-time optimization problems, the analogous equation is a partial differential equation that is called the Hamilton–Jacobi–Bellman equation.
In discrete time any multi-stage optimization problem can be solved by analyzing the appropriate Bellman equation. The appropriate Bellman equation can be found by introducing new state variables (state augmentation). However, the resulting augmented-state multi-stage optimization problem has a higher dimensional state space than the original multi-stage optimization problem - an issue that can potentially render the augmented problem intractable due to the “curse of dimensionality”. Alternatively, it has been shown that if the cost function of the multi-stage optimization problem satisfies a "backward separable" structure, then the appropriate Bellman equation can be found without state augmentation.
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vignette|Un jeu séquentiel en quatre étapes avec une limite de prévoyance Le raisonnement rétrograde ou l'induction à rebours (Backward induction) est une méthode de raisonnement qui consiste à partir d'un résultat final connu pour retracer les étapes ou les événements qui ont conduit à ce résultat. Principalement utilisée en théorie des jeux, il est utilisé pour résoudre les jeux de manière séquentielle en partant de la fin du jeu et en remontant jusqu'au début.
La théorie de la commande optimale permet de déterminer la commande d'un système qui minimise (ou maximise) un critère de performance, éventuellement sous des contraintes pouvant porter sur la commande ou sur l'état du système. Cette théorie est une généralisation du calcul des variations. Elle comporte deux volets : le principe du maximum (ou du minimum, suivant la manière dont on définit l'hamiltonien) dû à Lev Pontriaguine et à ses collaborateurs de l'institut de mathématiques Steklov , et l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, généralisation de l'équation de Hamilton-Jacobi, et conséquence directe de la programmation dynamique initiée aux États-Unis par Richard Bellman.
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