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1)  stochastic control model
随机控制模型
1.
The existenence of optimal solutions in a neutral stochastic control model;
中立型随机控制模型中最优解的存在性
2.
In this paper,we get the existence of the optimal solution for a stochastic control model under usual condition.
在满足通常性条件的概率空间中,得到了一类随机控制模型的最优解的存在性条件。
2)  stochastic optimal control model
随机最优控制模型
3)  model following control
模型跟随控制
1.
Based on the analysis of the nonlinear factors in modeling electro-hydraulic servo system,the robustnesses of the model following control(MFC) and single loop feedback control were studied and compared.
在分析电液伺服系统建模过程中非线性因素的基础上,研究比较了模型跟随控制与普通闭环反馈控制的鲁棒性差异,设计了针对系统液压阻尼参数扰动下的模型跟随控制,通过仿真计算验证了该控制策略对参数扰动表现出更强的鲁棒性。
2.
In this paper, the author puts forward a different method based on the combination of variable structure system and model following control.
把机器人本体与其驱动电机作为一个系统建立动力学方程,应用Lyapunov函数法综合了该系统变结构模型跟随控制规律。
4)  stochastic fuzzy control
随机模糊控制
1.
According to the problem of fuzzy rule automatic generation,a self-organization stochastic fuzzy control strategy is designed by adopting OCPFA learning system which is constructed by Skinner operant conditioning(OC) and probabilistic finite automata(PFA).
针对模糊规则的自动生成问题,采用Skinner操作条件反射(OC)和概率有限自动机(PFA)构成的OCPFA学习系统,设计能对模糊规则进行自学习和自组织的随机模糊控制策略。
5)  singular stochastic control
奇异型随机控制
1.
We formulate the problem as a singular stochastic control for a diffusion process by means of variational inequalities and obtain an explicit solution.
考虑在随机环境下运作的带有负债和交易费用的股份有限公司的最佳融资问题,以最大化公司价值的方式找到随时间变化的保留盈余和增发普通股的最佳融资组合,以变分不等式的形式把此问题明确描述为扩散过程的奇异型随机控制问题,并给出其显式解。
2.
This paper studies the discounted problem of singular stochastic control and extends the state from Wiener process to solution processes of stochastic differential equations, also it points out the stationary problem can be extended similarly.
研究了奇异型随机控制中的折扣费用模型 ,将其状态结构由Wiener过程推广到一类随机微分方程的解过程 ,并指出平稳模型亦可作类似推
3.
in this paper, we study a stationary stochastic control model of which stateprocess is a diffusion process generated by a stochastic differential equation, this model essentially extends those of before stationary singular stochastic control models.
本文研究了一个平稳的奇异型随机控制模型,其状态过程为由随机微分方程生成的扩散过程,这个模型实质性地推广了此前的平稳奇异型随机控制模型
6)  stochastic control
随机控制
1.
Stochastic Control of Bullwhip Effectin SCM of Water Resource of South-to-North Water Transfer;
南水北调水资源供应链中牛鞭效应的随机控制
2.
Multivariant stochastic control research on ship hateral movement;
船舶横向运动多变量随机控制研究
3.
Comment on topic and present states of investigation of stochastic control theory;
随机控制理论研究内容及研究现状述评
补充资料:随机存取机器模型
      算法分析与计算复杂性理论中重要的串行计算模型,简称 RAM。引进它是为了便于从理论上分析计算机串行程序所耗费的时间、空间等资源。一个RAM由k个变址器I1,I2,...,Ik、无穷个普通寄存器R0,R1,R2,...和一个有穷长的程序所组成。变址器也是寄存器,每个寄存器中可以存放一个自然数,但只有变址器的内容可以作为间接地址。
  
  RAM的程序使用两种形式的地址。一种是直接地址,形式为Ij(j=1,2,...,k)或Ri(i=0,1,2,...);另一种是间接地址,形式为Ij(j=1,2,...,k)。如果Ij中存的自然数为i,则Ij代表地址Ri
  
  RAM的指令为下列形式之一:①A←a,表示把地址A的内容改为自然数a;②A←B,表示把地址A的内容改为地址B的内容;③A←B*C,表示把地址B中的内容和地址C中的内容作为运算*之后,送入地址A。这里*可以是自然数的加法、减法、乘法或整数除法。减法的定义为:若a≥b则等于a-b,否则等于0;④A←F(B,C),此处F是一个可以用多带图灵机器在多项式空间和对数多项式的巡回中实现的变换(见多带图灵机模型)。A、B、C可以是直接地址,也可以是间接地址。A是写入地址,B、C是读出地址。
  
  RAM除了可以用以上的指令编程序外,还可以判断某个寄存器或变址器的内容是否为0,以实现条件转移。
  
  变址器是用来实现间接地址的,所以要求在运算过程中变址器中所存的自然数不大于所用到的普通寄存器数目的某个常数倍。
  
  RAM程序的一个例子是:设n个自然数a1,a2,...,an分别存放在R1,R2,...,Rn中,n存放在R0中,要求把这n个数的和计算出来,结果放在R0中。程序如图。
  
  
  RAM的资源耗费有两种定义方式,即均匀耗费和对数耗费。均匀的空间耗费是指计算中曾经使用过的寄存器的总数。均匀的时间耗费是指自始至终被执行的指令和转移的总条数。均匀耗费常用于算法分析中。
  
  另一种标准是对数耗费。此时空间耗费指计算中普通寄存器存过的自然数的最大长度之和。时间耗费则指被执行的每条指令的时间耗费之和。而一条指令的时间耗费则被认为与被运算的自然数的长度成正比的。
  
  对于RAM,还可以定义巡回(虚拟的并行时间)。它是计算中周相的总数,而一个周相则是 RAM工作的一个阶段,在此阶段中,没有任何一个普通寄存器先被写入然后又被读出。
  

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