隐Markov过程的性能灵敏度分析与优化

基本信息
批准号:60574065
项目类别:面上项目
资助金额:23.00
负责人:殷保群
学科分类:
依托单位:中国科学技术大学
批准年份:2005
结题年份:2008
起止时间:2006-01-01 - 2008-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:奚宏生,王卫平,代桂平,李衍杰,康宇,肖晓波,张大力,徐陈锋,江琦
关键词:
估计性能势基于事件优化隐Markov过程灵敏度分析
结项摘要

本项目研究隐Markov过程性能灵敏度分析和优化问题,将Markov过程的性能势概念引入隐Markov过程,建立相应的性能灵敏度分析理论、在线估计算法,并运用基于事件优化的方法建立隐Markov过程的优化理论框架。利用Markov性能势可以基于一条样本轨道估计的特性,建立隐Markov过程性能灵敏度的估计理论,并结合仿真优化、随机逼近技术以及基于事件优化的方法,建立隐Markov过程的优化理论,这是一种直接优化技术。目前隐Markov决策过程的研究主要运用动态规划技术,但由于存在维数灾问题,使得现有计算机的运算能力很难适应该类系统的实时在线优化。本项目建立基于事件的直接优化技术是基于系统的一条观测样本轨道,可以在线的修整系统的参数或进行决策,并不断地改进系统的性能。

项目摘要

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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