Confronto di metodi i reinforcement learning con esperimenti

Tesi compilativa su reinforcement learning con particolare attenzione all'analisi dei Finite Markov Decision Processes, della programmazione dinamica e quindi dei vari metodi quali value iteration e policy iteration e infine dei metodi di Monte Carlo. All'interno della tesi vi sono esempi che permettono di spiegare meglio il tutto e alla fine vi è un confronto tra la programmazione dinamica e i metodi di Monte Carlo.