【摘 要】
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Markov过程是随机过程中的重要部分,模糊性是自然界及社会活动中普遍存在的不确定现象,针对模糊Markov过程中λ-截集计算的复杂性,利用模糊结构元理论建模及求解.对于一元模
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Markov过程是随机过程中的重要部分,模糊性是自然界及社会活动中普遍存在的不确定现象,针对模糊Markov过程中λ-截集计算的复杂性,利用模糊结构元理论建模及求解.对于一元模糊Markov过程,针对状态模糊情况,分别给出全部状态模糊与部分状态模糊的模糊Markov过程定义,模糊结构元建模及利用结构元加权排序优化决策;针对转移概率模糊情况,给出具有模糊转移矩阵的Markov过程定义,结构元建模及结构元加权排序优化决策;针对状态及转移概率均模糊情况,给出状态及转移矩阵均模糊的Markov过程定义,结构元建模及结构元加权排序优化决策.实例分析结果表明:模糊Markov过程的结构元建模及优化决策是简单有效的,研究结果可为Markov决策提供理论及应用参考.对于多元模糊Markov过程,给出转移矩阵模糊的模糊多元Markov模型定义;利用多元序列间的状态转移频率计算得到序列间的转移频率矩阵,求出多元序列的状态转移概率矩阵,并用模糊结构元表达;利用目标规划求解平稳Markov过程,Matlab优化计算得到转移概率矩阵的最优权重参数;实例分析验证模型的有效性.该论文有图5个,表8个,参考文献51篇.
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