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Fuzzy Markov chains based on the fuzzy transition probability

机译：基于模糊转移概率的模糊马尔可夫链

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Markov chains play an important role in the decision analysis. In the practical applications, decision-makers often need to decide in an uncertain condition which the traditional decision theory can't deal with. In this paper, we combine Markov chains with the fuzzy sets to build a fuzzy Markov chain model using a triangle fuzzy number to denote the transition probability. A method is given to compute the n-step fuzzy transition matrix which is the key point of the model. An algorithm consisting of GA and the hill-climbing algorithm is used to compute the high-order n-step fuzzy transition matrix.
机译：马尔可夫链在决策分析中起着重要作用。在实际应用中，决策者经常需要在不确定的条件下进行决策，而传统的决策理论无法应对这种不确定的条件。在本文中，我们将马尔可夫链与模糊集结合起来，使用三角模糊数表示转移概率，建立了模糊马尔可夫链模型。给出了计算模型关键点的n步模糊转移矩阵的方法。由遗传算法和爬山算法组成的算法用于计算高阶n步模糊转移矩阵。

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