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基于再生随机化的大奖赏Markov模型瞬态测度界的计算。(英语) Zbl 1105.90359
摘要:本文推广了一种求解连续时间马尔可夫模型瞬态解的方法(再生随机化)。广义方法允许计算具有覆盖边界模型结构的有奖连续时间马尔可夫模型的两个瞬态测度(期望瞬时报酬率和期望平均报酬率),当一个完整的、精确的模型具有不可管理的规模时,这两个测度是有用的。该方法具有与众所周知的(标准)随机化方法相同的良好特性:数值稳定性、计算误差控制良好、能够预先指定计算误差,并且,对于足够大的模型和足够长的时间,明显快于标准随机化方法。该方法需要选择再生状态,其性能取决于该选择。对于一类模型,类\(C'\),包括具有指数失效和修复时间分布的典型故障/修复模型,以及具有故障部件的每个状态下的修复,存在再生状态的自然选择,结果是可用的,以“可见的”模型特征来近似地评估这种自然选择方法的性能。这些结果可以用来预测什么时候该方法比该类模型的标准随机化快得多。再生随机化方法与标准随机化方法相比,对于不在类\(C'\)中的模型,再生随机化方法的潜在优越效率是用容错多处理器系统的一个大可执行性模型来说明的。

理学硕士:
90度C40 马尔可夫和半马尔可夫决策过程
90B25型 运筹学中的可靠性、可用性、维护、检验
软件:
SPNP公司
PDF格式 BibTeX公司 引用
全文: 内政部
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