具有模糊报酬的多目标马尔可夫决策规划

给出一种模糊多目标马尔可夫决策规划的定义 ,即当报酬是模糊函数时的多目标马尔可夫决策规划 ,并解决求解这种规划的最优策略的方法以及这种多目标规划最优解的判决问题。

基于部分可观察马尔可夫决策过程的多被动传感器组网协同反隐身探测任务规划

针对反隐身作战需求,提出多被动传感器组网协同战术。为提升反隐身探测效能,引入部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)理论,分析了POMDP任务规划要素,建立起多被动传感器组网协同反隐身探测任务规划POMDP模型。建立了多被动传感器协同控制系统结构,提出了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的信念状态更新方法和基于蒙特卡洛Rollout采样(MCRS)的Q值估计方法,并设计了CCSP基本策略。仿真结果表明,所建立的模型能够实现多被动传感器的高效管理调度,能够控制多被动传感器对隐身目标进行有效探测跟踪,即模型有效性得到了验证。

马尔可夫决策规划与采掘计划优化

应用马尔可夫决策规划 (MDP)

基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究

自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。

股票投资的马尔可夫决策规划模型

应用马尔可夫决策规划理论,讨论了一种股票动态投资策略,将股票价格随机时间序列分解成趋势序列和残差序列两部分之和.在验证残差序列具有马尔可夫性的基础上,对其建立模型并进行投资决策.所给定理保证了在一定条件下该模型目标函数最优投资策略的存在,同时给出了求解最优策略的算法,并进行了二阶段算例分析.最后,通过具体实例验证了该投资决策模型的可行性.

基于马尔可夫决策的钢铁产成品订单分配模型研究

物流订单分配是钢铁产成品销售过程中的重要环节,对销售过程的整体体验和全流程的良性循环起着至关重要的作用。在实际生产过程中,传统的人工分单模式已难以适应长时间维度的发展要求。为了充分考虑一个时间周期内销售的物流成本最低以及承运司机的收益较高,同时确保企业的长期收益,本文用多目标约束,建立马尔可夫决策模型,引入KM算法执行二分图匹配,基于司机收益最大化和企业成本最小的多目标优化,最大化钢铁商品总交易量为长期的最终目标,结合价值函数和多属性的多目标优化函数,形成车辆和货物的完整匹配决策。以钢铁企业的真实业务数据为例,对数据进行预处理后筛选合适特征进行模型训练并验证算法的正确性和可用性。结果表明,该模型相较于传统的订单分配方法,可以更好地解决钢铁企业在订单分配场景下的需求。

基于设备诊断的多目标马尔柯夫决策规划

从技术和经济两个方面综合考虑，用多目标马尔柯夫规划解决设备诊断与决策的连接问题，给出了一个数值仿真实例。

马尔可夫经营过程最优决策的线性规划算法

讨论了经营为遍历不可约有限状态马尔可夫过程的最优决策问题，并用线性规划方法求出作为实现最优决策依据的密度矩阵。

模糊多目标马尔可夫决策

首先将模糊概念引入多目标马尔可夫决策规划，给出了一种具有模糊报酬函数的多目标马尔可夫决策规划的定义，通过讨论，基本解决了求解这种规划之最优策略的方法问题和这种规划最优解的决策判别问题。

基于改进马尔可夫决策过程模型的多机协同航路规划研究

该文针对多无人机在复杂环境下执行作战任务易受环境威胁影响的问题,提出一种基于改进马尔可夫决策过程模型的多无人机航路规划算法。利用离散化雷达威胁信息,设计多无人机作战环境与状态空间数目;将目标点方位空间离散化,进而合理分配状态转移概率;将雷达威胁与马尔可夫决策过程模型相结合,在无模型均匀结构的报酬函数基础上引入非均匀结构雷达威胁模型,建立改进马尔可夫决策过程模型执行策略搜索,为多无人机进行飞行航路规划。仿真结果表明,该方法不仅能为多无人机快速规划出合理有效的飞行路径,还使得多无人机航路威胁代价和综合代价降低了25%,保障在复杂战场态势下无人机高效执行任务的安全性。

大数据时代及“双碳”目标下城乡规划决策理念及应用途径

随着信息技术的不断发展,大数据相关技术在社会各行各业中已经得到广泛应用。大数据技术在城乡规划决策环节中应用可有效提升规划方案的合理性与科学性,同时,城乡规划战略的合理性可从根本上减少碳排放量,维护生态环境质量,促进"双碳"目标的实现,基于此,本文主要研究了大数据时代与"双碳"目标实施背景下城乡规划决策理念与措施,以供参考。

基于马尔可夫决策理论的动态火力目标匹配

针对炮兵随行作战时的动态火力目标匹配问题,运用马尔可夫决策理论进行了探索。首先检验了马尔可夫决策理论对动态火力目标匹配的可行性,其次在可行性的基础上建立动态决策模型,最后再对模型进行了验证,所得结果符合炮兵射击的客观实际,为炮兵作战指挥员在动态火力目标匹配上提供了一种合理的决策依据和决策方法。

基于马尔可夫决策过程的火力目标匹配模型研究

通过分析了马尔可夫决策过程应用于火力目标匹配的可行性,建立了基于马尔可夫决策过程的火力目标匹配模型,并通过具体例子进行计算、分析和评估,证明了该决策过程的科学性和可行性。

动态武器目标分配问题的马尔可夫性

动态武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。在对动态WTA问题进行描述分析的基础上,运用随机过程理论证明了动态WTA过程的马尔可夫性;给出了该马尔可夫决策过程的状态转移概率的解析表达式,并对其状态特点进行了简要分析。研究结果可以为动态WTA及相关问题的研究提供理论和方法依据。

宏观经济水资源规划多目标决策分析方法研究及应用

本文是将区域水资源规划纳入到宏观经济／环境系统中，应用多目标技术进行整体研究，使决策者可通过宏观经济水资源规划多目标决策分析模型的操作和运行，看到在不同策略下区域宏观经济、环境等目标与水资源规划关系的全貌．在该方法研究中，作者完成了这一方法的软件编制和开发工作，实现了决策分析过程的计算机化。

交互式多目标决策新方法及其在水资源系统规划中的应用

在目标满意度和目标总体协调度的基础上构造了一种新的交互式多目标决策方法,运用欧式距离判断来描述目标总体协调度,避免了目标权重人为确定的任意性,且能充分体现决策者的主观愿望,便于实际操作应用。水资源系统规划的多目标决策实例分析表明该方法有效可行。

并联式混合动力汽车能量管理的马尔可夫决策

为研究同轴并联式混合动力汽车的能量管理策略,建立了同轴并联式动力系统动态方程,分析了转矩需求无后效性的马尔可夫特性.在维持电池容量不变的条件下,以燃油消耗最小为优化目标,采用马尔可夫决策实施能量管理策略,并采用策略迭代方法求解了马尔可夫能量管理的转矩决策过程,在J1015工况和昆明工况进行了仿真,实现了能量管理的在线实施.结果表明,与基于动态规划的能量管理策略相比,马尔可夫决策的能量管理策略能在线实施,且电池容量变化更为平稳;在燃料消耗方面是全局次优的,在J1015行驶工况下100 km燃油消耗增加了1.32 L,在昆明行驶工况下100 km燃油消耗增加了1.59 L.

大连市水资源利用与宏观经济协调发展规划多目标群决策模型与方法

以大连市水资源开发利用与宏观经济协调可持续发展为研究背景,建立了大连市宏观经济水资源发展规划多目标群决策模型。根据该决策模型具有的多层次多目标多决策者的特点,结合陈守煜建立的工程模糊集理论与切比雪夫决策方法,提出了模糊切比雪夫多目标群决策方法。结果表明,该决策模型与模糊切比雪夫多目标群决策方法是有效和可行的。

群决策中两类偏好信息集成的目标规划模型

带有不同偏好信息形式的群决策问题是一个重要的研究方向·根据多个决策者给出关于方案的两类偏好信息Fuzzy偏好关系矩阵和AHP判断矩阵 ,建立了一个能够集成这两类偏好信息的线性目标规划模型 ,通过求解这个模型可以直接得到每个方案的参考排序值 ,并使方案的排序结果最大程度地反映了每个决策者的偏好·最后给出了一个算例·

可用输电容量协调决策的多目标机会约束规划模型与方法

如何合理考虑电力系统内各区域间输电容量的相互制约关系,对网络容量进行优化协调利用,以确保系统安全可靠运行是可用输电容量决策有待解决的重要问题。在此背景下,通过多目标规划对系统各个部分的输电容量进行同步协调决策,以确保最终得出的决策方案不会超出网络承受负载的能力,并避免由于局部输电容量利用过度而导致的整个系统可用输电容量明显下降的问题。首先,以各个区域间联络线累加功率最大为目标,考虑系统安全约束,构造了以最优潮流为基础的输电容量决策的机会约束规划模型,如此得到的最大输电容量中已经预留了适当的输电容量裕度。然后,采用随机潮流嵌入多目标差异进化算法的方法来求解所发展的优化模型。最后,以IEEE 118节点系统为例,说明了所提出的模型和方法的可行性与有效性。