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This paper presents a study of the policy improvement step that can be usefully exploited by approximate policy{iteration algorithms. When either the policy evaluation step or the policy improvement step returns an approximated result, the sequence of policies produced by policy iteration may not be monotonically increasing, and oscillations may occur. To address this issue, we consider safe policy improvements, i.e., at each iteration, we search for a policy that maximizes a lower bound to the policy improvement w.r.t. the current policy, until no improving policy can be found. We propose three safe policy{iteration schemas that differ in the way the next policy is chosen w.r.t. the estimated greedy policy. Besides being theoretically derived and discussed, the proposed algorithms are empirically evaluated and compared on some chain-walk domains, the prison domain, and on the Blackjack card game.

This paper presents the Iteration-Fusing Conjugate Gradient (IFCG) approach which is an evolution of the Conjugate Gradient method that consists in i) letting computations from different iterations to overlap between them and ii) splitting linear algebra kernels into subkernels to increase concurrency and relax data-dependencies. The paper presents two ways of applying the IFCG approach: The IFCG1 algorithm, which aims at hiding the cost of parallel reductions, and the IFCG2 algorithm, which aims at reducing idle time by starting computations as soon as possible. Both IFCG1 and IFCG2 algorithms are two complementary approaches aiming at increasing parallel performance. Extensive numerical experiments are conducted to compare the IFCG1 and IFCG2 numerical stability and performance against four state-of-the-art techniques. By considering a set of representative input matrices, the paper demonstrates that IFCG1 and IFCG2 provide parallel performance improvements up to 42.9% and 41.5% respectively and average improvements of 11.8% and 7.1% with respect to the best state-of-the-art techniques while keeping similar numerical stability properties. Also, this paper provides an evaluation of the IFCG algorithms' sensitivity to system noise and it demonstrates that they run 18.0% faster on average than the best state-of-the-art technique under realistic degrees of system noise. ; This work has been supported by the Spanish Government (Severo Ochoa grants SEV2015-0493), by the Spanish Ministry of Science and Innovation (contracts TIN2015-65316) , by Generalitat de Catalunya (contracts 2014-SGR-1051 and 2014-SGR-1272) and by the IBM/BSC Deep Learning Center Initiative. ; Peer Reviewed ; Postprint (author's final draft)

This paper presents the Iteration-Fusing Conjugate Gradient (IFCG) approach which is an evolution of the Conjugate Gradient method that consists in i) letting computations from different iterations to overlap between them and ii) splitting linear algebra kernels into subkernels to increase concurrency and relax data-dependencies. The paper presents two ways of applying the IFCG approach: The IFCG1 algorithm, which aims at hiding the cost of parallel reductions, and the IFCG2 algorithm, which aims at reducing idle time by starting computations as soon as possible. Both IFCG1 and IFCG2 algorithms are two complementary approaches aiming at increasing parallel performance. Extensive numerical experiments are conducted to compare the IFCG1 and IFCG2 numerical stability and performance against four state-of-the-art techniques. By considering a set of representative input matrices, the paper demonstrates that IFCG1 and IFCG2 provide parallel performance improvements up to 42.9% and 41.5% respectively and average improvements of 11.8% and 7.1% with respect to the best state-of-the-art techniques while keeping similar numerical stability properties. Also, this paper provides an evaluation of the IFCG algorithms' sensitivity to system noise and it demonstrates that they run 18.0% faster on average than the best state-of-the-art technique under realistic degrees of system noise. ; This work has been supported by the Spanish Government (Severo Ochoa grants SEV2015-0493), by the Spanish Ministry of Science and Innovation (contracts TIN2015-65316) , by Generalitat de Catalunya (contracts 2014-SGR-1051 and 2014-SGR-1272) and by the IBM/BSC Deep Learning Center Initiative. ; Peer Reviewed ; Postprint (author's final draft)

Institutionen geraten normalerweise gerade nicht in den Blick, wenn es um Prozesse des Wissenswandels geht. Vielmehr ist es eine weithin geteilte Überzeugung, dass Wandel wenn, dann stets nur außerhalb dieser Kreativitätsblockierer stattfindet. Nun ist aber gerade dort, wo vermeintlich rigide und stur am Überkommenen festgehalten wird, stets auch Wandel feststellbar. Ganz offensichtlich bringen also Praktiken, die auf Wiederholung gepolt sind und so institutionelle Zusammenhänge stabilisieren sollen, zugleich auch Veränderung hervor. Dieses Zusammenspiel von Wiederholung und Veränderung wird in diesem Sammelband mit dem Begriff der 'Iteration' gefasst. Die Autorinnen und Autoren zeigen anhand einer breiten Palette historischer Fallbeispiele, welche Varianten des Wechselspiels von Wiederholung und Wandel zu beobachten sind und welche Befunde sich daraus für eine transdisziplinäre Wissensgeschichte ergeben. Der Band eröffnet die Reihe "Episteme in Bewegung. Beiträge zu einer transdisziplinären Wissensgeschichte", in der die Ergebnisse der Zusammenarbeit im Sonderforschungsbereich 980, angesiedelt an der Freien Universität Berlin, präsentiert werden.

In Auseinandersetzung mit den drei Autoren des vorliegenden Sammelbands präzisiert Seyla Benhabib ihre Position eines "universalistischen Kosmopolitismus". Dieser sieht sich gegenwärtig vor allem zwei Schranken gegenüber. Die erste ist die notwendige Begrenztheit demokratischer Autorität, die zweite bilden die im Ethnos repräsentierten historisch spezifischen Formen nationalen Zusammenhalts. Benhabib beschreibt in ihren Vorlesungen die erste Schranke als der Spannung zwischen Recht und Ethik selbst immanent; ihrer Auffassung nach kann diese Schranke nicht umgangen, aber durch "beständige Mediation" bzw. "demokratische Iteration" abgeschwächt werden. Die zweite Schranke hingegen stellt Benhabib, in ihrer Replik auf Kymlicka, als kontingent und anfechtbar dar. Benhabib legt nahe, dass Staaten ohne Ethnos auskommen können, weil Forderungen nach sozialer und ökonomischer Gleichheit in einer "Sprache universalistischer Solidarität" Ersatz schaffen. Durch Benhabibs Antwort auf alle drei Kommentare wird insgesamt deutlich, dass sie auf die Stärkung kosmopolitischer Prinzipien entschiedenen Nachdruck legt, und dass deren Einschränkung für sie nur infrage kommt, wenn es darum geht, die Demokratie zu bewahren. (ICA2)

Grundanliegen der Autorin ist es, die Entstehung kosmopolitischen Rechts als dynamischen Prozess zu begreifen, durch den die Prinzipien der Menschenrechte zunehmend ins positive Recht demokratischer Staaten eingehen. Diesen Prozess nennt sie "demokratische Iteration" und versteht ihn als mit einer "jurisgenerativen Politik" verbunden, die zwischen universellen Normen und dem Willen demokratischer Mehrheiten vermittelt. Die demokratische Iteration funktioniert auf zwei Ebenen. Sie verändert die Substanz demokratischen Rechts, sodass dessen Inhalt sich auf eine Art erneuert, in der sich Prinzipien des ethischen Universalismus widerspiegeln. Die Verfasserinspricht vom demos, um die Bürgerinnen und Bürger respektive Wählerinnen und Wähler zu bezeichnen, denen es zusteht, über den Inhalt demokratischen Rechts zu bestimmen; sie macht geltend, dass die Macht demokratischer Iteration das positive Recht zur Veränderung drängt und die Definition des demos erweitert, sodass sie auch Menschen einschließt, die zwar, wie legale und illegale Fremde, staatlichem Recht und entsprechender Jurisdiktion unterworfen, doch gegenwärtig nicht Teil des demos sind. Dieses Phänomen illustriert die Verfasserin anhand bestimmter Entwicklungen in der Europäischen Union, in der heute Bürger eines Mitgliedstaates in anderen Mitgliedstaaten bei Kommunalwahlen das Wahlrecht besitzen und der Erweiterung der Staatsangehörigkeit und des kommunalen Wahlrechts in Deutschland. (ICA2)

In my book, The Rights of Others, I developed a discourse-theoretic approach to questions of political membership in liberal democracies, which include practices of citizenship, as well as of immigration, refuge and asylum. This article revisits five issues in response to various criticisms. How can we justify democratic exclusions? Is there a `right to membership' and how can it be reconciled with the different practices of various constitutional democracies? Is there a distinction between normatively acceptable and normatively problematic restrictions on political membership? Does the concept of `democratic iterations' describe normative or empirical processes? How plausible is the binarism of the national and the global? I argue that democratic exclusions can be justified by not discriminating against would-be citizens and immigrants on the basis of ascriptive criteria. Ascriptive characteristics, like one's sex and skin colour, are not the product of one's voluntary doings. Democratic iterations are empirical processes which can be judged in the light of normative criteria deriving from discourse theory. Furthermore, while the binarism of national and global is problematical, alternative configurations of political membership at the present are not more defensible.

To make the theory of games plausible as a representation of behaviour – be it economic or political or social – we must introduce some of the sense of structure and continuity that characterizes our actual lives. Real people do not pair up, play a single game and depart, never to meet again. On the contrary, much of life is made up of continuing interactions with the same small cast of characters. And that, in turn, makes some dramatic differences in the way games are played. Making an unsecured loan to an itinerant is obviously out of the question. But if it is someone who has to deal with you over and over again in a variety of contexts, then the future itself can be your hostage.

This article presents a genealogy of the Futures Triangle. The method's evolution is explained. Problems, iteration and benefits are presented. The Futures Triangle is a simple method to map three competing factors: the pull of the future, the push of the present, and the weight of history. It can be used as a stand-alone futures method or in conjunction with other methods such as Emerging Issues Analysis, Causal Layered Analysis, or Scenarios.