马尔科夫决策过程优化的呼叫接入控制策略

本文主要探讨了"基于MDP的呼叫接入控制策略优化"这一主题，由陈波博士提出，他隶属于合肥工业大学管理学院，并且他的研究方向包括决策分析、网络服务控制与优化以及行为运筹。论文的背景是针对呼叫接入控制中的长期平均报酬问题，这是一个关键性能指标，反映了系统在长时间内的效率和效果。 作者利用马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）与性能势相结合的方法，将原本复杂的长期平均报酬问题转化为了MDP中的稳态性能分析。这种方法的优势在于它能够简化优化过程，将原本M×K维的全局优化问题分解为K个M维向量的局部优化，从而有效降低了计算复杂性，显著提高了算法的效率和收敛速度。 文章的核心贡献是提出了一种基于长期平均报酬准则的呼叫接入控制策略优化算法。这个算法的设计使得问题解决更为高效，特别适用于处理大规模状态空间的复杂系统。通过这个算法，研究者可以对单节点或多服务网络在不同呼叫接入控制策略下的长期平均报酬进行定量评估和对比。 关键词"Markov决策过程"、"呼叫接入控制"、"性能势"和"平均报酬"揭示了论文的核心研究内容和焦点，表明了作者是如何结合MDP理论来提升呼叫接入控制策略的性能和效率的。 论文还可能涉及到对已有的呼叫接入控制策略的分析，以及如何通过性能势的引入来改进这些策略，以实现更好的系统稳定性、用户满意度和资源利用率。此外，文中可能还讨论了实验设计和结果，展示了新方法在实际网络环境中的应用效果。 这篇文章深入研究了马尔科夫决策过程在呼叫接入控制策略优化中的作用，提供了实用的算法并展示了其在实际网络中的应用潜力，对于网络服务管理和优化具有重要的理论价值和实践意义。