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有限规划水平部分可观Markov自适应决策过程的参数决策
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作者 李江红 韩正之 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第12期1653-1657,共5页
提出了一种有限规划水平部分可观、不确定 Markov决策过程自适应决策算法 .算法的基本思想是运用 Bayes理论对未知系统进行“学习”,通过最小决策失误概率的参数决策实现参数估计 ,在参数估计的基础上进行控制决策从而以最大概率实现最... 提出了一种有限规划水平部分可观、不确定 Markov决策过程自适应决策算法 .算法的基本思想是运用 Bayes理论对未知系统进行“学习”,通过最小决策失误概率的参数决策实现参数估计 ,在参数估计的基础上进行控制决策从而以最大概率实现最优决策 .文中证明了决策算法的收敛性 .仿真结果表明了决策算法的有效性 . 展开更多
关键词 部分可观Markov决策过程 自适应控制 贝叶斯原理
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