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1.
从连续时间Markov链(CTMC)性能势的角度,借助于定义的折扣Poisson方程,给出了CTMC基于性能势的灵敏度公式及折扣代价准则(简称折扣准则)下的最优性方程.此外,建立了在折扣准则与无穷时间平均代价准则(简称平均准则)下灵敏度公式及最优性方程之间的联系.  相似文献   
2.
递推最小二乘算法的补充性证明   总被引:5,自引:0,他引:5  
秦廷  陈宗海  李衍杰 《系统仿真学报》2004,16(10):2159-2160,2164
在使用递推最小二乘算法时,通常考虑的情况是训练样本所构成的方程组为矛盾方程组时该算法的收敛情况。本研究对递推最小二乘算法进行了理论证明及分析,指出了在任意第k步,未知参数估计值收敛于前k组数据的极小范数解(如果前k组数据所组成方程组为相容方程组)或者极小范数最小二乘解(如果前k组数据所组成方程组为矛盾方程组),并且此解是唯一的;仿真结果同样也验证了该结论的正确性。  相似文献   
3.
根据等价Markov过程方法,研究了一类半Markov控制过程在紧致行动集上关于无限水平平均代价准则的性能优化算法.由于实际系统的状态空间往往非常大,因此通常的串行仿真算法可能会耗时过长,或由于硬件限制而无法实现.针对这些问题,提出了一种基于性能势的并行仿真优化算法,以期寻找系统的最优平稳策略,并用该算法对性能势的仿真和策略寻优分别进行了并行化,获得了较好的运行效率.仿真实例表明了该算法的有效性.这一算法可应用于大规模实际半Markov系统的性能优化.  相似文献   
4.
研究了一类半Markov控制过程(SMCP)在紧致行动集上关于无限水平平均代价准则的性能优化算法.利用等价Markov过程的方法,导出了SMCP的性能势公式和平均代价最优性方程,给出了求解最优或次最优平稳策略的策略迭代算法和数值迭代算法,并证明了算法的收敛性.最后给出了一个数值例子来说明算法的应用.  相似文献   
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