TAILIEUCHUNG - Bài toán quan sát đa mục tiêu: Sự tồn tại lời giải tối ưu và thuật toán Kalman tìm nghiệm theo ngưỡng xác định

Trong bài báo này, xét bài toán quan sát đa mục tiêu: đưa ra khái niệm lời giải tối ưu từng bước, chứng minh sự tồn tại lời giải tối ưu và đồng thời đề xuất thuật toán tìm lời giải chấp nhận được theo ngưỡng xác định cho trước bằng công cụ lọc Kalman. | Bài toán quan sát đa mục tiêu: Sự tồn tại lời giải tối ưu và thuật toán Kalman tìm nghiệm theo ngưỡng xác định Nghiên cứu khoa học công nghệ BÀI TOÁN QUAN SÁT ĐA MỤC TIÊU: SỰ TỒN TẠI LỜI GIẢI TỐI ƯU VÀ THUẬT TOÁN KALMAN TÌM NGHIỆM THEO NGƯỠNG XÁC ĐỊNH Nguyễn Thị Hằng1*, Nguyễn Hải Nam2 Tóm tắt: Trong bài báo này, chúng tôi xét bài toán quan sát đa mục tiêu: đưa ra khái niệm lời giải tối ưu từng bước, chứng minh sự tồn tại lời giải tối ưu và đồng thời đề xuất thuật toán tìm lời giải chấp nhận được theo ngưỡng xác định cho trước bằng công cụ lọc Kalman. Từ khóa: Quan sát đa mục tiêu, Kết hợp dữ liệu, Dây chuyền, Phép gán, Tối ưu từng bước. 1. MỞ ĐẦU Bài toán quan sát đa mục tiêu được áp dụng rất rộng rãi trong thực tế. Trong lĩnh vực quân sự như: các hệ thống phòng không, các hệ thông giám sát, các hệ thống trinh sát điện tử,. Trong lĩnh vực dân sự như: các hệ thống giám sát giao thông, các hệ thống giám sát không lưu, các hệ thống giám sát, bảo vệ,. . Bài toán quan sát đa mục tiêu đã được nhiều tác giả đề xuất, xem xét và đưa ra khá nhiều phương pháp giải quyết [1 - 4], [7]. Phương pháp phổ biến nhất để giải bài toán đa mục tiêu là phương pháp ước lượng tuần tự Bayes (Bayesian sequential Estimation) mà tư tưởng cơ bản của phương pháp này là cập nhật một cách đệ quy hàm phân bố hậu nghiệm các trạng thái của mục tiêu. Tất cả các thuật toán quan sát đa mục tiêu đã được công bố cho đến thời điểm này đều rất phức tạp bởi lẽ nó gắn với các mô hình xác suất rất phức tạp. Có thể điểm qua các phương pháp đó như: Thuật toán lân cận gần nhất toàn cục (GNN); Thuật toán kết hợp dữ liệu xác suất đồng thời (JPDA), kết hợp dữ liệu đa giả thiết (MHT); Bộ lọc PHD; Bộ lọc hạt Rao – Blackwellized (RBMCDA), [6]. Cho đến nay, hầu như các thuật toán đối với bài toán quan sát đa mục tiêu di động đều hoặc sử dụng các thuật toán kết hợp dữ liệu nói trên hoặc cải tiến nhỏ các thuật toán đó. Điều cần nhấn mạnh là tất cả các thuật .

• Cơ khí - Chế tạo máy
• Bài toán quan sát đa mục tiêu
• Sự tồn tại lời giải tối ưu
• Thuật toán Kalman tìm nghiệm theo ngưỡng xác định
• Thuật toán Kalman
• Quan sát đa mục tiêu
• Kết hợp dữ liệu
• Quỹ đạo bám
• Thuật toán tối ưu bám quỹ đạo
• Mô hình quan sát đa mục tiêu di động
• Lọc Kalman mở rộng
• Mô hình Markov ẩn
• Tập dấu hiệu quan sát
• Bài toán quan sát quỹ đạo
• Quan sát quỹ đạo đa mục tiêu
• Phương pháp ước lượng tuần tự Bayes
• Thuật toán Viterbi cải tiến
• Mô hình quan sát đa mục tiêu
• Thuật toán Viterbi
• Xây dựng thuật toán Viterbi cải tiến
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Toán học
• Lý thuyết xác suất
• Thống kê toán học
• Bài toán quan sát quỹ đạo đa mục tiêu
• Phương pháp lọc bayes
• khai phá dữ liệu
• luật kết hợp song song
• bài toán khai phá dữ liệu
• ứng dụng khai phá dữ liệu
• luật kết hợp
• khai phá luật kết hợp
• Mô hình thực thể kết hợp
• Thực thể kết hợp
• Tổng quan cơ sở dữ liệu
• Tài liệu cơ sở dữ liệu
• Quản lý dữ liệu
• Bài giảng cơ sở dữ liệu bài 6
• thuật toán song song
• luật kết hợp cơ sở
• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Cơ sở dữ liệu
• Mô hình thực thể mối kết hợp
• Thuộc tính của loại thực thể
• Khóa của loại thực thể
• Loại mối kết hợp
• Mối kết hợp
• Bài giảng môn Cơ sở dữ liệu
• Thành phần mô hình thực thể kết hợp
• Lược đồ ER
• Ràng buộc trên mối kết hợp
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Nguyên tắc Apriori
• Khai phá luật kết hợp với Apriori
• Hệ thống thông tin
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Cơ sở dữ liệu giao dịch
• Mô hình E/R
• Bản số của mối kết hợp
• Mô hình vật lý
• Tập thực thể
• Mô hình ER
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Lập trình cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Data mining
• Tiếp thị chéo
• Phân loại luật kết hợp
• Biểu diễn luật kết hợp
• Mô hình thực thể kết hợp
• Mô hình E R
• Khai phá mẫu dãy
• Khai phá kết hợp dựa theo ràng buộc
• Thuật toán khai phá vô hướng luật kết hợp
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Khai phá tập mục thường xuyên
• Mô hình luật kết hợp
• Giải thuật Apriori