连续时间马氏决策过程受约束问题的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11526092
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    3.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0405.连续优化
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Markov decision processes have wide applications to many areas, such as finance, insurance, communication network, inventory management and reliability theory. Since the time interval in many real-world applications is always finite, the study on the finite horizon problems of Markov decision processes is of important significance on both theoretical and applied sides. We will carry out an research on continuous-time Markov decision processes and study the following constrained optimization problems in this project. . (1) We will consider the finite horizon expected criteria with multiple constraints in which the objective function and the constraint functions are all the finite horizon expected total payoffs. . (2) We will investigate the mean-variance problem of the finite horizon expected total payoffs. That is, we aim to find a policy which minimizes the variance of the finite horizon expected total payoffs over the set of all policies satisfying the constraint that the mean of the finite horizon expected total payoffs is equal to a given constant. . We will study the existence and computational methods of the optimal policies for the above problems. The research of this project not only enriches the optimization theory of the stochastic dynamic systems, but also lays a theoretical basis for the applied research of Markov decision models.
马氏决策过程在众多领域有着广泛的应用,如金融保险、通信网络、库存管理、可靠性理论等。现实世界中的许多应用问题涉及到的时间总是有限的,研究马氏决策过程的有限阶段问题在理论上和应用上都具有重要的意义。本项目拟研究连续时间马氏决策过程的受约束问题:(1)有限阶段期望准则的多约束问题,其中目标函数和约束函数均为有限阶段期望总效益;(2)有限阶段总效益的均值-方差问题,即在有限阶段总效益的均值等于某一常数的策略类中寻找使得有限阶段总效益的方差最小的策略。我们将研究上述问题最优策略的存在性和计算方法这两个核心的理论问题。本项目的研究不仅能丰富随机动态系统的最优化理论,而且为马氏决策模型的应用研究奠定理论基础。

结项摘要

本项目主要研究连续时间马氏决策过程的有限阶段问题,具体如下:. (1)有限阶段期望准则最优值函数和最优策略的计算方法。关于该准则,给出了计算最优值函数和最优策略的有限逼近算法,得到了相应的误差估计式,证明了该算法的收敛性。相应结果发表在国际学术期刊4OR-A Quarterly Journal of Operations Research上。. (2)风险灵敏性有限阶段准则最优策略的存在性条件和计算方法。关于该准则,给出了最优策略的存在性条件,得到了转移率无界情形的连续时间马氏决策过程的Feynman-Kac公式,建立了最优方程解的存在唯一性,证明了最优策略的存在性,给出了近似计算最优值函数和最优策略的值迭代算法和相应的误差估计式。相应结果发表在国际学术期刊Mathematical Methods of Operations Research上。. 本项目给出了近似计算最优值函数和最优策略的新算法,为马氏决策模型的应用研究奠定了算法基础。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
有限阶段连续时间马氏决策过程的有限逼近
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    4OR-A Quarterly Journal of Operations Research
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Qingda Wei
  • 通讯作者:
    Qingda Wei
连续时间马氏决策过程的风险灵敏性有限阶段费用准则
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Mathematical Methods of Operations Research
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Qingda Wei
  • 通讯作者:
    Qingda Wei

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其他文献

Constrained Markov decision processes with first passage criteria
具有首次通过标准的约束马尔可夫决策过程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Ann. Oper. Res.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄永辉;魏清达;郭先平
  • 通讯作者:
    郭先平

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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