本节讨论状态空间E和参数集T都是可列集的马尔科夫链。马尔科夫链的理论系统而深入，在自然科学、工程技术及经济管理各领域有广泛的应用

一、马尔可夫过程当随机过程在t所处的状态为已知条件时,过程 在时刻ttr所处的状态仅与tx时的状态有关,而与t以前的状态无关,这 种随机过程为马尔可夫过程。 用分布函数来描述:若在条件Y(t)=(i1,2n)下的Y的分布函数恰 好等于条件Y(tn-=Yn-1下的分布函数,即 FYn; t, Yn-I Yn-... Y In-1 n-2..) =F(Yn; t, Yn-1; tn-1) 则称Y(t)为马尔可夫过程

第一节 马尔可夫链的定义及其性质 第二节 马尔可夫链的状态分类 第三节 平稳分布与遍历性 第四节 时间连续的马尔可夫链

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第6章 马尔科夫过程 第5节 连续参数马尔可夫链

第一章第一构造定理 51.1.引言 设X(a)={x(t,a),t<()}是定义在完备概率空间(,F,P)上的齐次可列马尔可夫过程.其最小状态空间=(1,2,…),其转移概率矩阵(p(t),i1∈E是标准的,且其矩阵满足关系:

针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题，提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先，建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型，降低对搜索区域的重复搜索；其次，建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型；然后，将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子，高斯扰动引入地标算子，同时利用模拟退火机制保留次优个体，进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后，通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较，结果表明新型算法的合理性和有效性

一、齐次马尔可夫链的概念 一个随机过程{Xn,n=0,1,2,…}就是一族随机变量,而X能 取的各个不同的值,则称为状态。如果一个随机过程{Xn,n=0,1 2,…},由一种状态转移到另一种状态的转移概率只与现在处于什么状 态有关,而与在这时刻之前所处的状态完全无关

背景 基础 Markov Processes Markov Reward Process Markov Decision Process Extensions to MDPs (Full Observable) Markov Decision Processes (MDPs) Partial Observable MDPs (POMDPs)

在物理学中,很多确定性现象遵从如下演变原 则:由时刻t系统或过程所处的状态,可以决 定系统或过程在时刻t>t所处的状态,而无需 借助于t以前系统或过程所处状态的历史资 料.如微分方程初值问题所描绘的物理过程. 将这样的原则延伸到随机现象,引入马尔可夫 性或无后效性:过程(或系统)在时刻t所处的 状态为已知条件下,过程在时刻tt所处状态 的条件分布与过程在时刻t之前的状态无关. 即已经知道过程\现在\的条件下,其\将来\ 不依赖于\过去\

（一） 到达与相通 定义：对给定的两个状态