Aggregation of Markov process states based on frequencies
Abstract
A method of Markov process states aggregation in discrete and continuous time is considered. The initial set of states is partitioned into several subsets. The number of states is reduced to a smaller number of states by replacing each subset by one state of aggregated process. The frequencies of transitions between the states of the initial set are replaced by frequencies of transitions between the aggregated states. The method allows to operate with matrices of smaller dimensions. The method can be applied for systems modeling with a large state space.
References
1. Захаров В. К, Сарманов О. В. Укрупнение состояний цепи Маркова и стационарное изменение спектра // Докл. АН СССР. Физика, математика. 1965. В. 160, № 4. С. 762-764.
2. Захаров В. М., Эминов Б. Ф. Алгоритмы укрупнения цепей Маркова // Вестник Казанского гос. технического университета им. А. Н. Туполева. 2013. № 2. С. 125-133.
3. Зеленцов Б. П. Матричные модели функционирования оборудования систем связи // Вестник СибГУТИ. 2015. № 4. С. 62-73.
4. Зеленцов Б. П. Укрупнение состояний сложных систем, моделируемых марковскими процессами // Вестник СибГУТИ. 2017. № 3. С. 43-56.
5. Зеленцов Б. П. Частотный метод моделирования вероятностных систем длительного использования // Вестник СибГУТИ. 2016. № 4. С. 25-38.
6. Зеленцов Б. П., Максимов В. П., Шувалов В. П. Модель функционирования линии связи в условиях недостоверного контроля технического состояния // Вестник СибГУТИ. 2015. № 3, С. 35-43.
7. Каштанов В. А., Медведев А. И. Теория надежности сложных систем. М.: Физматлит, 2010. 608 с.
8. Кемени Д., Снелл Д. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. 272 с.
9. Клемин А. И., Емельянов В. С., Морозов В. Е. Расчёт надёжности ядерных энергетических установок. М.: Энергоиздат, 1982. 208 с.
10. Трофимов А. С., Зеленцов Б. П. Модель функционирования релейной защиты энергосистем // Электроэнергия. Передача и распределение. 2016. № 6. С. 110-114.
11. Черкасов А. В. Принцип квазиэквивалентности укрупнения состояний марковских моделей // Молодой учёный. 2016. № 11. С. 529-535.
12. Gambin A., Pokarowski P. A New Combinatorial Algorithm for Large Markov Chains // Computer Algebra in Scientific Computing (CASC 2001). Springer, 2001. P. 195-212.
13. Gambin A., Pokarowski P. Aggregation Algorithms for Markov Chains with Large State Space // Institute of Informatics, Institute of Applied Mathematics, Warsaw University, Poland. 49 p.
14. Ganguly A., Petrov T., Koeppl H. Markov Chain Aggregation and its Applications to Combinatorial Reaction Networks // arXiv: 1303.4532v2. 2013. 29 p.
15. Kumar A. Discrete Event Stochastic Processes. Lecture Notes for Engineering Curriculum, 2012. 166 p.
16. Rusconi S., Akhmatskaya E., Sokolovski D., Ballard N., de la Cal J.C. Relative Frequencies of Constrained Events in Stochastic Processes: An analytic approach // Physical Revew E 92. 043306, 2015.
17. Salfner F. Modeling Event-driven Time Series with Generalized Hidden Semi-Markov Models. Technical Report 208, Department of Computer Science, Humbold University, 2006.
18. Shalizi R. C. Methods and Techniques of Complex System: An overview. Publisher arXiv 2006. 96 p.
Review
For citations:
Zelentsov B.P. Aggregation of Markov process states based on frequencies. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2018;(2):8-21. (In Russ.)
Views:
179
Email this article 