【摘 要】
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现实世界中会遇到很多连续的决策问题,往往无法获知事件发生的真实概率.而大多序贯决策问题是基于概率论的,意味着我们要将不确定的信息以概率的方式进行量化.这个过程本身可
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现实世界中会遇到很多连续的决策问题,往往无法获知事件发生的真实概率.而大多序贯决策问题是基于概率论的,意味着我们要将不确定的信息以概率的方式进行量化.这个过程本身可能造成对信息的扭曲.处理这类问题本可以用可能性理论,直接对模糊的、不精确的信息进行建模.通过选择模糊决策可进行状态的转移,而模糊决策由模糊目标和模糊约束共同决定.模糊序贯决策就是是给定最终目标,选择系统的最佳控制序列,使各部分的状态达到最优,故也可称为模糊的动态规划.目前已经形成了许多模糊评价标准,包括：定性的模糊效用、模糊决策的比较优势、期望效用的量级标准等.这些标准有不同的前提条件和适用范围,但都满足动态规划的基本特性,可在多项式时间求得一个问题的最优解.然而,模糊Choquet积分标准因能很好地为异构信息建模,而更加具有实际意义.不过,求解一个模糊Choquet积分标准的序贯决策问题是NP难的,我们在文中给出了证明.尽管如此,我们仍通过动态规划的方式求解,实验结果表明它有很高的几率获得问题的最优解或近似最优解.考虑异构信息本身的不精确性,我们认为通过动态规划求得的结果具有相当的实用性.
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