【摘 要】
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马尔可夫决策过程(MDP)的许多优化算法一般依赖系统的转移速率,而系统参数的不确定性使得MDP的转移速率往往很难精确得知。针对一类不确定多链MDP模型,基于性能势对参数不相
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马尔可夫决策过程(MDP)的许多优化算法一般依赖系统的转移速率,而系统参数的不确定性使得MDP的转移速率往往很难精确得知。针对一类不确定多链MDP模型,基于性能势对参数不相关和相关两种情况下的鲁棒控制问题进行了探讨,并分别给出求解系统最优鲁棒性能的策略迭代和并行遗传算法。最后,通过一个数值例子分析相关算法的有效性。
Many optimization algorithms of Markov decision process (MDP) usually depend on the transfer rate of the system, and the uncertainty of the system parameters makes it difficult for the MDP transfer rate to be accurately known. For a class of uncertain multi-chain MDP models, the robust control problems under the irrelevant and dependent parameters are discussed based on the performance potentials, and the strategy iteration and parallel genetic algorithm are given respectively to solve the optimal robust performance of the system. . Finally, a numerical example is used to analyze the effectiveness of the algorithm.
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