【摘 要】
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该文的工作重点是研究Markov控制过程中的并行优化算法.首先给出一种性能势的估计算法,相对于基于实现矩阵的估计方法具有速度快,对计算机硬件要求不高等特点.其后研究了Mark
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该文的工作重点是研究Markov控制过程中的并行优化算法.首先给出一种性能势的估计算法,相对于基于实现矩阵的估计方法具有速度快,对计算机硬件要求不高等特点.其后研究了Markov控制过程基于单样本轨道的仿真优化算法,并从实际应用的角度出发发展了相应的并行算法,其中用到了上面两种性能势的估计算法,最后提供了计算实例并分析比较其结果.此外,为了相关研究工作的顺利进行并提高工作效率,开发了一个使用方便,灵活高效的排队网络仿真平台,尤其是可以根据具体研究扩充功能,满足不同的科研需求.
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