马尔可夫链在高校通信市场预测与决策中的应用

借助随机过程中著名的马尔可夫链理论知识,以某地区三高校通信市场客户的转移数据为研究对象,分析了市场占有率的变化,通过实例来将马尔可夫分析法运用于决策过程,力图为通信市场分布策略研究提供一种新的思路.     

马尔可夫决策过程在防空系统目标分配中的应用

综合考虑了目标分配中的一些重要问题,将马尔可夫决策过程理论应用于目标分配决策中,这种方法充分考虑了攻防对抗这个动态系统本身的特征,避免出现发射平台工作饱和,使决策的长期效益趋于最优。     

基于马尔可夫决策过程的社团演化干预

社团的演化往往是复杂多变的,如何对这些嵌入在网络中的社团进行个性化干预,使得不同的社团朝着不同的既定方向演化的研究逐渐成为社交网络领域的一个重要问题.在社团演化的干预框架下,基于状态转移视角,提出了基于马尔可夫决策过程的社团演化干预模型.该模型通过对社团状态维度分数与干预目标的综合考虑,确立社团演化过程与马尔可夫决策过程的对应关系,对社团演化中的状态、动作、回报进行精细建模,同时将社团演化期望回报与研究者的奖励相对应,对马尔可夫决策过程求解,实现对社团演化的干预.在不同社团数据集上的实验结果表明,基于马尔可夫决策过程的干预模型能够对社团的演化进行有效的干预.     

AI规划在Web服务组合中的应用

智能规划技术在现代计算机领域得到了快速发展,其技术主要是生成满足某项任务的执行序列。本文将智能规划方法应用到Web服务组合领域,通过领域映射和规划问题的转换,采用智能规划中的SHOP2规划引擎来得到规划任务的执行序列,即组合Web服务的执行顺序。     

基于SMDP模型的Web服务组合优化方法

针对Internet环境的动态性和Web服务的不确定性,文章使用有限状态连续时间半马尔可夫决策过程(Semi-Markov Decision Process,简称SMDP)对服务组合进行建模,并给出了服务组合的Q学习优化算法,以获得最优的服务组合策略.通过仿真实验验证了该算法的有效性,仿真结果表明,使用动态的控制方法具...     

基于马尔可夫过程的压缩机组维修决策方法研究

设备维修策略优化的目的是提高设备的可靠性、降低维修费用,目前已受到广泛关注。考虑到设备的劣化可用马尔可夫过程描述,提出了基于马尔可夫过程的压缩机组维修决策方法。并以综合费用为目标函数,定量分析了设备在不同劣化状态、采用不同维修措施的期望综合费用,从而得到了设备的最优维修策略,为设备的维修决策提供了有力的科学依据。     

嵌入式通信系统中基于动态多因素的马尔可夫决策路由

为了适应嵌入式通信系统的资源匮乏性、多因素、异构性和对等性等特点,提出了动态多因素马尔可夫决策路由(DMMDR)算法,分析了算法的时间和空间复杂度,并设计了路由的建立过程和链路状态的更新策略.研究结果表明,该算法能综合考虑各种因素,均衡和减少计算量和存储需求,并避免环路的产生.     

基于移动代理的Web服务组合

为了解决基于移动代理的服务组合,首先划分了服务提供者、服务代理商、服务消费者3个主体角色,以3个角色及其相互关系、交互内容来模拟实现现实世界的服务.在此基础上,解决了代理中间件中的服务发现和组合服务的执行问题.最后从实现角度给出了代理平台中间件的功能,实验结果表明:通过代理平台中间件可以完成对基本服务的工作状态以及其他组合所需信息的获取,并保证移动代理的协同工作.     

应用马尔可夫理论对市场进行预测与决策

阐述了马尔可夫决策理论中的最基本分析方法——系统状态转移概率矩阵决策法 ,指出这种决策分析法能有效地对市场作出预测与决策 ,特别对于某些预测问题 ,应用此法的效果比用其他一些经典预测法所得的结果更优 .对美国柯达、日本富士、中国乐凯三家公司的产品占有率进行了预测与决策     

Web服务演化综述

随着Web服务应用越来越广泛,因新的需求或自我完善的需要,服务需进行持续不断的演化,Web服务演化问题成为研究热点。首先对Web服务演化的研究进行了分类;然后从演化需求分析、演化影响分析、演化实施三个方面对现有研究进行了分析与总结;最后,针对当前研究的不足,总结了Web服务演化需要进一步加强的研究方向。     

马尔可夫过程在物价波动研究中的应用

本文利用马尔可夫过程理论研究了某货物价格变动的有关规律。这是系列研究的第一部份。     

隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用

介绍了马尔可夫对《欧根·奥涅金》的数学研究,说明了语言的使用是一个随机过程,通过天气事件的实例对马尔可夫链和隐马尔可夫模型进行了数学描述,最后应用隐马尔可夫模型来解决自然语言处理中的自动词类标注问题。     

一种基于部分可观察马尔可夫决策过程的股票交易策略

近年来涌现了许多把深度强化学习应用到股票交易策略的研究。深度强化学习通常依赖于马尔可夫决策过程建模,但是股票市场中交易策略的制定需要考虑历史交易数据中包含的信息。因此,本文通过部分可观察马尔可夫决策过程对股票市场建模,并采用长短期记忆网络和优势演员评论家算法来构建股票交易策略。通过在道琼斯工业平均指数成份股数据集上进行实验,实验结果表明本文所设计的股票交易策略构建方法可以挖掘隐藏在历史数据中的有效信息,获得稳定且有效的交易策略。     

马尔可夫链在股市分析中的若干应用

应用马氏链理论建立股价波动及预测的数学模型．提出了股价的运行周期和投资收益的最大化理论．通过实际数据的检验，证明了该模型应用的可行性．     

基于马尔可夫决策过程的医疗检查匹配预约调度优化

为合理匹配医疗检查任务,提高医生服务质量和医院收益,针对医疗检查即时预约调度问题,考虑医生资质和患者病情差异,以最大化医院收益为目标建立基于马尔可夫决策过程（Markov decision process, MDP）的匹配预约调度模型,并采用逆序值迭代算法对模型进行求解。最后通过仿真实验得到不同资质医生接受不同病情患者的最优预约策略,并与传统先到先服务（first come first service,FCFS）预约策略进行对比分析。结果表明,MDP预约策略是与医生剩余可服务患者数相关的阈值策略,该策略相比于FCFS预约策略所获收益更高,更有利于保障医院稳健运营,且在医疗检查资源越匮乏时MDP预约策略的优势越明显。     

加权马尔可夫链在市场预测中的应用

本文介绍了加权马尔可夫链预测方法的基础,以金星电子公司产品销量资料为例,采用均值-标准分级法进行销量分级,把这21个月的月销量分成5个级别,运用加权马尔可夫链对该公司销量进行预测和分析,得出了符合实际的预测结果,为市场产品销量的预测分析提供了一条新的途径.     

Web服务技术在企业数据集成中的应用研究

随着企业内和企业间应用集成的需要，作为较低层次的企业数据集成越来越显得重要．本文针对企业数据集成的目标，结合Web服务体系结构本身的技术特性，提出了利用Web服务技术进行非侵入型数据集成的一般方法。最后，根据这个方法实现了综合教务系统和人事系统异构数据源之间的数据集成。