Основні поняття
提案する分散型状態依存型マルコフ連鎖合成アルゴリズムは、既存の手法と比べて指数関数的な収束速度を持ち、状態遷移を最小限に抑えることができる。
Анотація
本論文では、状態依存型のコンセンサスプロトコルを提案し、その指数関数的な収束性を示す。このコンセンサスプロトコルを基に、分散型状態依存型マルコフ連鎖合成(DSMC)アルゴリズムを開発する。DSMCアルゴリズムは、所望の定常分布に指数関数的に収束し、状態遷移を最小限に抑えることができる。
まず、状態依存型のコンセンサスプロトコルを提案する。このプロトコルは、ネットワークトポロジーに関する一般的な接続性の仮定を必要としない。指数関数的な収束性を示すために、いくつかの穏やかな条件を提示する。
次に、提案したコンセンサスプロトコルに基づいてDSMCアルゴリズムを開発する。DSMCアルゴリズムは、コンセンサスプロトコルの収束条件を満たすことが示される。この結果を用いて、所望の定常分布に指数関数的に収束し、状態遷移を最小限に抑えることができることを証明する。
最後に、群ガイダンス問題にDSMCアルゴリズムを適用し、シミュレーション結果を示す。DSMCアルゴリズムは、既存の均一マルコフ連鎖合成アルゴリズムや時間非均一マルコフ連鎖合成アルゴリズムと比べて、収束速度が大幅に速いことが確認できる。
Статистика
提案するDSMCアルゴリズムは、既存の手法と比べて指数関数的な収束速度を持つ。
DSMCアルゴリズムは、状態遷移を最小限に抑えることができる。
Цитати
"提案するDSMCアルゴリズムは、既存の手法と比べて指数関数的な収束速度を持ち、状態遷移を最小限に抑えることができる。"
"DSMCアルゴリズムは、所望の定常分布に指数関数的に収束し、状態遷移を最小限に抑えることができる。"