process-scheduling-algorithms：C ++中的调度算法程序

层次分析法 (AHP) 是一种简单的技术，由 Thomas L. Saaty 在 1970 年代开发，用于组织和分析复杂的多目标决策。它结合了定量和定性分析元素，并在群体决策中得到应用。该技术的理念是将问题分解为更容易理解的子问题的层次结构，每个子问题都可以独立分析。一旦建立了层次结构，决策者通过一次将它们与另外两个进行比较来系统地评估其各种元素，关于它们对层次结构中高于它们的元素的影响。AHP 将这些评估转换为可以在整个问题范围内处理和比较的数值。为层次结构的每个元素派生一个数字权重，允许以一种合理且一致的方式相互比较不同且通常无法比较的元素。在该过程的最后一步，计算每个决策备选方案的数值权重。这些权重代表备选方案实现目标的相对能力。 该功能有助于： • 简单的层次分析法实施 • 多个决策者 • 分析网络过程（ANP）：层次分析法的概括，它结合了决策标准和选项之间的依赖关系和反馈。 • 模糊AHP 和ANP：这是简单AHP 和ANP 的特殊版本，适用于决策标准和备选方案的相对重要性不确定的模糊环境。 • 模拟：AHP 和 ANP 的基于 Monte-Carlo 模拟的方法，允许比较权

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离散控制Matlab代码马可夫决策过程 马尔可夫决策过程（MDP）是离散的时间随机控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态编程和强化学习解决的优化问题非常有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知;罗纳德·霍华德（Ronald Howard）于1960年出版的《动态编程和马尔可夫过程》是马尔可夫决策过程研究的核心内容，它们被用于许多领域，包括机器人技术，自动控制，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家Andrey Markov。 。 算法： 值迭代（Bellman 1957）：也称为反向归纳，不使用π函数； 而是在需要时在V（s）内计算π（s）的值。 将π（s）的计算代入V（s）的计算可得出组合步骤。 在下面查看有关如何计算效用的示例（有关更多详细信息，请参见-中的代码）算法： 策略迭代：在策略迭代中（霍华德1960），第一步执行一次，然后重复第二步直到收敛。 然后，再次执行第一步，依此类推。 对于大量可能的状态，策略迭代通常比值迭代慢。 算法 ： 注意：在此代码中，我们将不处理该算法（我们将在稍后发

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A Risk-Based Approach to GxP Process Control Systems.pdf

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