结构元理论下的模糊Markov决策过程

为解决模糊Markov决策过程中λ-截集计算的复杂性问题,利用模糊结构元理论建模及求解.对于状态模糊情况,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,模糊结构元建模及优化决策;给出具有模糊转移矩阵的Markov过程定义,结构元建模及优化决策;给出状态及转移矩阵均模糊的Markov过程定义,结构元建模及优化决策.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.

模糊马尔可夫链状态取值及其机会测度函数

文章依据模糊随机变量的定义和模糊条件概率的定义,给出模糊状态的马尔可夫链的数学定义,分析模糊状态转移概率的计算方法,结合已有的模糊加权马尔可夫链的研究方法,计算得到预测对象出现各模糊状态的模糊概率。根据模糊随机理论,考虑模糊随机变量均值与机会测度,刻画预测对象的可能状态取值变化规律,并得到其可能状态取值的机会测度预测函数曲线,对模糊马尔可夫链的状态变化实现深度预测,拓展了模糊马尔可夫链的适用范围。