从一种状态过渡到另一种状态的概率可能随时间保持不变(马尔可夫链分析),也可能因周期而异(马尔可夫过程分析)。马尔可夫模型的一个局限性是假设从一个状态移动到另一个状态的概率不依赖于患者以前可能经历过的健康状态,这可能不是对某些研究问题的现实描述。已经使用了更高级但更复杂的分析来解决这个限制。 返回目录 Mr Figurant:读书笔记专栏:综合目录162 赞同 · 24 评论文章 参考文献 Karen L....
用马尔可夫决策过程对环境进行建模(9):动态规划法求解一维格子游戏 我们求解下图所示的一维格子游戏。其中有8个格子组成,每个格子编号分别从0~8,Agent可以从右或向左移动一格,最终移动目标为格子7。当从格子6到格子7,则得到报酬+1,其余报酬为0。 从格子0向左移动或者从格子7向右移动会保持在原位置不动。 图1 ...
本文将介绍通信系统中常用的马尔可夫过程建模方法,并分析其在系统性能评估和优化中的应用。 一、马尔可夫过程基础知识 马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程,其状态在离散时间间隔内发生转移。马尔可夫过程的状态转移满足马尔可夫性质,即未来状态只与当前状态相关,与过去状态无关。 二、马尔可夫链模型 马尔可夫链...
算法学习之Markov Model(马尔可夫模型) MarkovModel(马尔可夫模型)在概率论中,马尔可夫模型是一种用于对随机变化的系统建模的随机模型。一种假定猜想:假设未来的状态只依赖于当前状态,而不依赖于之前发生的事件(也就是说,它假设了Markov属性)。 通常,这个假设支持使用模型进行推理和计算,否则这将是棘手的。因此,在预测...
语言建模在自然语言处理领域至关重要,它对于理解和生成自然语言文本起着关键作用。传统方法在处理复杂数据结构和潜在信息时存在一定局限性,而 MarkovRNN 模型为解决这些问题提供了新的思路。 马尔可夫递归神经网络(MRNN)通过将马尔可夫性质与离散随机变量相结合来探索递归神经网络中的随机转换。提出这个模型是为了处理具有复杂...
我要从定义中说的一件事是,在马尔可夫模型中,下一个状态仅取决于当前状态,而不依赖于先前的任何状态。作为我的第一个示例,下面显示了使用马尔可夫建模对双通道安全系统(未显示维修)进行建模的两种方法。在所有情况下,故障率都显示在箭头上方,在实际系统中实际上是危险的未检测到的故障率。查看左侧的马尔可夫分析,...
下一步研究可引入健康状态因子,构建非稳态MDP模型。某实验数据显示,运行5年的光伏组件效率下降12%,将此参数纳入模型后调度误差降低8.6%。 实践表明,将马尔可夫决策过程应用于分布式光伏系统,可使运营收益提高15%-25%,同时降低15%的碳排放量。随着数字孪生技术的发展,该建模方法将在更多复杂能源系统中展现应用潜力。
利用马尔可夫决策过程进行环境建模的核心是对环境的状态空间、动作空间和状态转移概率进行建模。状态空间表示环境可能出现的状态集合,动作空间表示智能体可以选择的动作集合,状态转移概率表示在某个状态下采取某个动作后转移到下一个状态的概率分布。 在环境建模过程中,我们需要对状态空间和动作空间进行合理的划分,以便将环境...
核心方法 01 高斯过程变分自编码器（GPV AE）本文通过引入Markovian GP的离散状态空间表示，对传统的GPV AE进行了改进，从而降低了其高计算成本。02 马尔可夫高斯过程（Markovian GP）Markovian GP可以表示为一类线性随机微分方程，其唯一解的性质使得可以通过线性状态空间模型高效地进行Kalman滤波和平滑。03 模型架构MGPV ...
用马尔可夫决策过程对环境进行建模(5): 状态价值函数的定义与计算例子 图1 我们已经解释了强化学习中常见的用语,包括环境,Agent,状态,报酬,总体报酬,总体报酬的期望值,行动策略,状态迁移,条件概率等。 上一节中特别以三格游戏为例,为了表现状态的迁移以及如何计算总体报酬的期望值,介绍了回溯图(Backup diagram)。