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根据等价Markov过程方法，研究了一类半Markov控制过程在紧致行动集上关于无限水平平均代价准则的性能优化算法．由于实际系统的状态空间往往非常大，因此通常的串行仿真算法可能会耗时过长，或由于硬件限制而无法实现．针对这些问题，提出了一种基于性能势的并行仿真优化算法，以期寻找系统的最优平稳策略，并用该算法对性能势的仿真和策略寻优分别进行了并行化，获得了较好的运行效率．仿真实例表明了该算法的有效性．这一算法可应用于大规模实际半Markov系统．的性能优化．