Modelação e simulação de processos de decisão de Markov

Os modelos de processos de decis o de Markov (MDP) s o amplamente utilizados para modelar problemas de tomada de decis o em muitos dom nios de investiga o. Os MDP podem ser facilmente concebidos atrav s de modela o e simula o (M&S) utilizando o formalismo de Especifica o de Sistemas de Eventos Discretos (DEVS) devido aos seus aspectos modulares e hier rquicos, que melhoram a explicabilidade dos modelos. Em particular, a separa o entre o agente e os componentes do ambiente envolvidos no algoritmo tradicional de aprendizagem por refor o (RL), como o Q-Learning, claramente formalizada para melhorar a observabilidade e prever a integra o de componentes de IA no processo de tomada de decis o. O modelo DEVS proposto tamb m melhora a confian a dos decisores, atenuando o risco de delega o em m quinas nos processos de tomada de decis o. O foco principal deste trabalho fornecer a possibilidade de conceber um sistema Markoviano com um formalismo de modela o e simula o para otimizar um processo de tomada de decis o com maior explicabilidade atrav s da simula o. Al m disso, o trabalho envolve uma investiga o baseada na gest o de processos financeiros, sua especifica o como um sistema RL baseado em MDP e sua M&S com o formalismo DEVS.