This book provides a unified approach for the study of constrained Markov decision processes. In a departure from the treatments in many other books, the author considers a controller that minimizes one cost objective, subject to inequality constraints on others. This type of framework successfully fits the many dynamic decision problems that arise in engineering, operations research, and mathematics. In the introduction, Constrained Markov Decision Processes presents a thorough overview of these applications. The text is then is divided into three sections that build upon each other, providing frameworks and algorithms for a variety of applications.

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