导读:本文包含了马尔可夫过程论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:过程,马尔,可夫,模型,信道,风险,城市交通。
马尔可夫过程论文文献综述
宋佳翰,李婧娇,皮杰,欧阳宗帅,王海鸣[1]（2019）在《基于马尔可夫决策过程的变电站网络安全攻防策略》一文中研究指出考虑到在越来越复杂的网络安全环境中变电站的防御能力对于维持电网安全稳定运行具有重要意义,文章提出了一种基于马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)的变电站网络攻/防策略建模方法。首先,介绍了网络攻击的详细步骤并深入分析了成功入侵变电站的可能路径。然后,基于此,分别从攻击者和防御者的视角建立了网络攻击成功的概率模型。最后,在考虑了目标变电站特性的基础上,利用马尔可夫决策过程建模求解攻/防双方的最优行动策略。该方法综合考虑了目标变电站的关键特性、攻/防双方的技术能力,为攻/防双方在电力信息物理系统(cyber-physical systems,CPS)网络安全场景设计中的行为选择提供了理论依据。(本文来源于《电力建设》期刊2019年10期）
楼振凯,楼旭明,侯福均[2]（2019）在《具有风险厌恶型决策者的有限阶段马尔可夫决策过程》一文中研究指出【目的】在分析了期望最大化准则无法控制方差的局限性的基础上,考虑具有风险厌恶型决策人的有限阶段马尔可夫决策过程,为风险厌恶决策者提供决策方法。【方法】建立了悲观准则下有限阶段马尔可夫决策过程的数学模型,并基于动态规划原理和同向不等号相加的保号性给出了向后递推算法。【结果】得到了每个阶段所有可能状态的最优策略和到阶段结束至少可获得的报酬,并证明所得到的最优策略矩阵满足风险厌恶型决策者的要求。然后,针对连续性策略、成本最小化和风险偏好型决策者等情形下有限阶段马氏过程最优策略的求解进行了一些理论延伸。【结论】给出了一个叁阶段马尔可夫过程的算例分析,验证了所提出的模型。(本文来源于《重庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
苏玉泽,孟相如,康巧燕,韩晓阳[3]（2019）在《基于半马尔可夫过程的虚拟网络生存性模型》一文中研究指出针对虚拟网络生存性缺乏准确的定量描述,提出了一种基于半马尔可夫过程(semi-Markov process,SMP)的虚拟网络生存性模型。根据虚拟网络运行特征,重点引入虚拟网络重构状态以及认知状态,构建一种优化的虚拟网络状态转移图,并引入半马尔可夫理论,建立虚拟网络状态转移概率方程,构建基于SMP的虚拟网络生存性模型,最后通过仿真实验验证了虚拟网络生存性对各参量的敏感度以及不同类型虚拟网络的生存性特点。仿真表明,降低网络部件发生故障的概率,提高虚拟网络攻击识别概率和虚拟网络重构成功概率可以显着提高虚拟网络生存性;在映射阶段进行资源备份可以显着增强军事虚拟网络生存性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年24期）
刘俊君,杜艮魁[4]（2019）在《基于马尔可夫决策过程的群体动画运动轨迹生成》一文中研究指出近些年来,群体动画在机器人学、电影、游戏等领域得到了广泛的研究和应用,但传统的群体动画技术均涉及复杂的运动规划或碰撞避免操作,计算效率较低.本文提出了一种基于马尔可夫决策过程(MDPs)的群体动画运动轨迹生成算法,该算法无需碰撞检测即可生成各智能体的无碰撞运动轨迹.同时本文还提出了一种改进的值迭代算法用于求解马尔可夫决策过程的状态-值,利用该算法在栅格环境中进行实验,结果表明该算法的计算效率明显高于使用欧氏距离作为启发式的值迭代算法和Dijkstra算法.利用本文提出的运动轨迹生成算法在叁维(3D)动画场景中进行群体动画仿真实验,结果表明该算法可实现群体无碰撞地朝向目标运动,并具有多样性.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年07期）
李浩楠[5]（2019）在《基于马尔可夫决策过程的多模式城市交通网络优化路径决策研究》一文中研究指出随着城市经济的发展,城市居民职住分离的现象不断加剧,出行需求也随之不断增加。轨道交通由于其载客量大、速度高、准时性高的特点,成为了担负大中城市出行客流的首要方式。因此,轨道交通、公交车、出租车、自行车与步行等出行方式共同构成了多模式城市交通网络。然而,多模式城市交通网络在为出行者提供更多出行选择的同时也会受到交通流量与突发事件等不确定因素的干扰,从而影响多模式城市交通网络的路径决策。基于此背景,本文针对不确定条件下的多模式城市交通网络出行路径决策问题进行研究。本文简要介绍了路径决策规划的相关理论知识,分析了多模式城市交通的出行特征,建立了多模式城市交通超网络模型。由于马尔可夫决策过程具有随机特性,在进行决策时可以考虑到事物的不同状态,因此本文提出了利用马尔可夫决策过程来解决多模式交通网络的路径选择问题,通过综合分析影响出行者出行选择的因素,构建了基于马尔可夫决策方法的路径决策模型,设计了算法,并用实例验证了提出模型和算法的可行性。本文的主要工作内容如下。首先,考虑到出行中的出行时间会受交通流量等因素的影响而导致出行不确定性,本文将不同的交通网络运行状态进行划分,建立考虑不同交通状态的以总出行时间最小为目标的路径决策模型,并利用马尔可夫决策过程方法进行求解。同时,根据多模式城市交通网络的实际运行情况,模型中还考虑了不同模式间换乘产生的换乘步行时间和候车等待时间。其次,为了进一步完善模型的实用性,本文对影响出行者出行决策的因素进行分析,建立了包含出行时间和出行成本的以最小广义出行成本为目标的路径决策模型,并设计了算法。接着,本文继续探讨了两种因素对不同出行群体出行选择的影响,利用线性加权法描述了不同群体的出行选择。最后,为了验证基于马尔可夫决策过程的路径决策模型的有效性,本文以北京的多模式城市交通网络为实例对出行者进行路径规划。结果显示,不同出行状态下的出行决策结果存在差异,利用马尔可夫决策方法可以为出行者提供更加稳健的路径规划方案,提出的模型和算法是有效的。本文着重从理论上研究了多模式城市交通网络路径决策模型,涉及到包含轨道交通,常规公交,步行,自行车和出租车在内的多种出行方式。通过将交通状态这一因素引入路径决策模型,为该领域的理论研究提出了新的探讨空间。提出的基于马尔可夫决策过程的模型和算法具有一定的实用性,可以为智能交通系统的发展提供理论层面的参考。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-05）
郭涛[6]（2019）在《基于马尔可夫过程的无线信道特征提取及其应用》一文中研究指出无线信道特征提取在无线通信系统的发展研究中至关重要,提取的特征多应用于无线信道建模及其相关应用方面。基于马尔可夫过程的无线信道模型是无线信道模型中的一种,在无线信道建模及其应用中具有良好的发展前景。马尔可夫过程具有计算简单、实时快速的特性,但不同形式的马尔可夫无线信道模型与当前实时场景的匹配程度并不相同,这使得马尔可夫模型在应用时的实用性受到一定的影响,因此,马尔可夫模型在无线信道建模中的应用方法具有较大的研究价值。本文首先介绍了无线信道特征提取、无线信道建模及其异常检测的研究现状,随后描述了几种无线信道建模及异常检测的常用方法。然后通过分析以上几种方法可得出结论,现有建模方法在计算简便快速的前提条件下,在进行异常检测、低信噪比干扰时的检测准确率并未得到保证;且与此同时,在保证了低信噪比时的准确率的前提下,检测方法的复杂度相对较高,实时性得不到保证。针对上述问题,本文在现有大尺度对数功率损耗模型的基础上添加了马尔可夫模型,在保持计算简便、快速的前提下提高了建模的准确率。为提高马尔可夫模型在实际应用中的实用性,文中提出一种基于马尔可夫的无线信道模型最优选择方法,选出对当前场景最适应、对环境最敏感的最优模型,并将其应用于无线信道环境异常检测之中。最后仿真实验结果表明此方法可建立随机性、实时性良好的基于马尔可夫的无线信道模型,并优选出与当前场景适应度最高的模型,使其对当前场景环境的变化最敏感,在保持计算简便、快速的同时提高了无线信道建模的准确率,于无线信道环境异常检测中的检测性能良好。因此该方法在无线信道建模、无线信道环境异常检测中有一定的应用价值。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
唐国华,孟丁[7]（2019）在《基于马尔可夫决策过程的农村公路养护资金优化配置研究》一文中研究指出解决农村公路养护资金的短缺问题,一方面需要"开源",即拓宽筹资渠道;另一方面还需要"节流",即需优化配置养护资金的支出。目前养护资金的支出采用的是一种经验型决策模式,受主观因素影响较大,缺乏决策的科学依据,造成了资金的严重浪费。基于马尔可夫决策过程来优化农村公路养护资金的支出,以包含决策机会成本的养护综合费用最小化为目标,求解最优养护策略,同时比较交通量不同情况下养护策略的差异,为实现养护决策的优化提供科学依据。(本文来源于《公路》期刊2019年01期）
鲁绍奎[8]（2019）在《马尔可夫过程模型的参数估计与优化控制》一文中研究指出害虫的控制问题一直是林木业及农业管理中的一个重要并且热门的研究课题,经典的优化控制理论通常是基于一组封闭的微分方程展开讨论的。尽管传统的基于常微分方程的优化理论已经相当成熟,但是常微分方程只为我们提供了一个泛泛的描述,没有考虑随机因素的影响,并且基于传统的优化算法计算负载较大,算法效率低。参数估计是随机过程模型优化工作的前提,本文研究了随机过程模型的参数估计方法,并给出了马尔可夫过程模型的回归优化算法。第二章我们研究了生物化学反应系统的参数估计问题,提供了几种常见的参数估计算法。本文利用最小二乘方法对由常微分方程构成的确定模型进行参数估计,并将其应用于随机过程模型中,常微分方程的构建也是通过统计方法推导建立的具体过程见附录。以蚜虫种群数量为研究对象,我们要估计蚜虫的出生率和死亡率,蚜虫的迁移率,认定其为常数。最小二乘参数估计方法应用非常广泛,然而参数不可辨识问题是最小二乘法参数估计中最常见的障碍。MCMC与似然函数相结合的参数估计方法可以有效的规避上述问题且算法效率较高。第叁章,我们研究了基于马尔可夫过程模型的优化控制问题,控制手段为喷洒农药和释放不育昆虫。希望找到合适的农药喷洒比例和不育昆虫的释放比例使得害虫的控制效果最佳。以棉蚜为例研究了具有脉冲干扰的随机模型最优控制问题。本文采用了一种新的计算方法来解决这个问题。该方法的关键是建立控制变量及相应状态的函数关系。我们的研究中假设两者之间存在着对数线性回归关系。然后利用Gillespie算法模拟得到训练样本,用最小二乘法估计约束的回归系数,建立新的目标函数。仿真结果表明,该模型的预测误差较小说明回归模型建立合理,基于回归模型的控制效果优于基于矩封闭方程的控制方法。最后探讨了 目标函数中的参数对最优策略的影响。(本文来源于《天津工业大学》期刊2019-01-13）
王丰,顾佼佼,曹倩,王伊婧心,田园[9]（2018）在《马尔可夫过程的传导转移概率及工程研究应用》一文中研究指出将可拓学理论和方法首次应用到马尔可夫过程的研究中,给出了过程元和过程元概率函数的概念,将相关分析原理和可拓变换用于对马尔可夫过程的一步传导转移概率函数的研究.给出了马尔可夫过程在参变量取某值时的一步转移过程元和一步转移概率函数的概念并利用相关性、可拓变换和传导变换等对其进行了研究.实例分析表明:该方法可为一类涉及马尔可夫过程的矛盾问题提供一种新的形式化解决途径,丰富了可拓学在随机过程领域研究中的理论.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
莫晓云[10]（2018）在《q-风险模型的伴随多维马尔可夫过程》一文中研究指出q-风险模型是Q-风险模型的推广,而Q-风险模型又是经典风险模型的推广.在Q-风险模型中,索赔时刻是一个规则Q-过程的跳跃时刻,而索赔计数过程是马尔可夫到达过程(MAP)的计数过程,Q-风险模型被一个环境过程控制.环境过程是一个规则Q-过程,它取离散的实数值.实际问题中,环境过程可以取连续的实数值.因此,需要将环境过程Q-过程推广为q-过程,并进一步将Q-风险模型推广为q-风险模型.证明了q-风险模型的伴随2-维和3-维随机过程都是时齐马尔可夫过程,并求出了它们的初始分布和转移概率的显式表示式.作为q-风险模型的特殊情形,对Q-风险模型获得了相应的结论.(本文来源于《河北师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
马尔可夫过程论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
【目的】在分析了期望最大化准则无法控制方差的局限性的基础上,考虑具有风险厌恶型决策人的有限阶段马尔可夫决策过程,为风险厌恶决策者提供决策方法。【方法】建立了悲观准则下有限阶段马尔可夫决策过程的数学模型,并基于动态规划原理和同向不等号相加的保号性给出了向后递推算法。【结果】得到了每个阶段所有可能状态的最优策略和到阶段结束至少可获得的报酬,并证明所得到的最优策略矩阵满足风险厌恶型决策者的要求。然后,针对连续性策略、成本最小化和风险偏好型决策者等情形下有限阶段马氏过程最优策略的求解进行了一些理论延伸。【结论】给出了一个叁阶段马尔可夫过程的算例分析,验证了所提出的模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
马尔可夫过程论文参考文献
[1].宋佳翰,李婧娇,皮杰,欧阳宗帅,王海鸣.基于马尔可夫决策过程的变电站网络安全攻防策略[J].电力建设.2019
[2].楼振凯,楼旭明,侯福均.具有风险厌恶型决策者的有限阶段马尔可夫决策过程[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2019
[3].苏玉泽,孟相如,康巧燕,韩晓阳.基于半马尔可夫过程的虚拟网络生存性模型[J].科学技术与工程.2019
[4].刘俊君,杜艮魁.基于马尔可夫决策过程的群体动画运动轨迹生成[J].计算机系统应用.2019
[5].李浩楠.基于马尔可夫决策过程的多模式城市交通网络优化路径决策研究[D].北京交通大学.2019
[6].郭涛.基于马尔可夫过程的无线信道特征提取及其应用[D].合肥工业大学.2019
[7].唐国华,孟丁.基于马尔可夫决策过程的农村公路养护资金优化配置研究[J].公路.2019
[8].鲁绍奎.马尔可夫过程模型的参数估计与优化控制[D].天津工业大学.2019
[9].王丰,顾佼佼,曹倩,王伊婧心,田园.马尔可夫过程的传导转移概率及工程研究应用[J].华中师范大学学报(自然科学版).2018
[10].莫晓云.q-风险模型的伴随多维马尔可夫过程[J].河北师范大学学报(自然科学版).2018
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