OPTIMIZATION ALGORITHM IN THE MARKOV MODEL OF THE DECISION-MAKING PROCESS

Abstract

У контексті управління, марковська модель використовується для аналізу стохастичних систем з випадковими переходами між станами. В теорії марковських процесів система розвивається з часом через послідовність станів, де кожен стан залежить від попереднього стану та не залежить від далекого минулого. Управління в таких системах полягає в виборі оптимальних алгоритмів переходу з поточного стану до стану досягнен- ня мети. Але, широке застосування теорії Маркова стримується, через відсутність чітких правил обчислення імовірності переходу між станами досліджуваної системи та суттєвою невизначенністтю характеристичних параметрів та критеріїв оптимізації. Інтерпретація стратетратегічного управління, як моделі еволюції системи з марковською властивістю, дозволить спростити механізм опримізації процесу в умовах випадкових змін. Невизначеність, як категорія, описує якість та детермінованість інформації про стан системи, параметри чи результати впливів факторів. Випадковість передбачає можливість оцінки невідомого па- раметра імовірнісним розподілом. Переведення оцінки стану системи з невизначеного у ви- падковий фактично означає оцінку невизначеності стохастичною категорією – імовірністю переходу між станами та уможливлює використання стохастичних моделей оптимізації.