基于模糊马尔可夫链的奖惩系统

摘要

现有文献中,通常在一个精确的模型下对奖惩系统进行研究,忽略了奖惩系统中的不确定性。本文在索赔次数服从泊松分布的假设下,把分布参数量化成一个三角模糊数,将不确定性考虑进奖惩系统中。利用模糊马尔可夫链来研究奖惩系统,并通过模糊转移概率矩阵计算得到模糊稳态概率分布。将其与普通稳态概率分布对比,发现模糊稳态概率分布的1截集与普通稳态概率分布相等,验证了普通奖惩系统是模糊奖惩系统的一个特例。从严厉性方面对奖惩系统进行比较,发现普通奖惩系统相较于模糊奖惩系统略严厉些。