No post passado eu falei sobre programação dinâmica para o caso com tempo finito. Se você não leu, leia: o resto do post não faz sentido sem ler a primeira parte. Vamos finalmente tratar de programação dinâmica em tempo infinito. Relembrando o nosso exemplo é o caso de um consumidor que tem que escolher quanto poupar. Formalmente, queremos resolver um problema do tipo: \[Max \sum_{t=1}^{\infty} \beta^t u(c_t) \text{ sujeito a } k_{t+1} = (1-\delta)k_t + f(k_t) - c_t \]

Este é o primeiro de uma série de posts que eu pretendo fazer sobre um tema interessante, complicado e que usa programação pesadamente - o que faz dele um carro chefe para a proposta desse blog: programação dinâmica. O nome engana: apesar de usarmos ferramentas computacionais para resolver o problema, a programação dinâmica trata de problemas de otimização no tempo. O nosso objetivo final vai ser resolver um problema de um agente otimizando a sua utilidade no tempo sem uma data final - o tempo vai para o infinito - sujeito à alguma restrição de recursos.

Este é o primeiro de uma série de posts que eu pretendo fazer sobre um tema interessante, complicado e que usa programação pesadamente - o que faz dele um carro chefe para a proposta desse blog: programação dinâmica. O nome engana: apesar de usarmos ferramentas computacionais para resolver o problema, a programação dinâmica trata de problemas de otimização no tempo. O nosso objetivo final vai ser resolver um problema de um agente otimizando a sua utilidade no tempo sem uma data final - o tempo vai para o infinito - sujeito à alguma restrição de recursos.