BBL 541E - Markov Sistemlerinin Modellenmesi ve Analizi

Dersin Amaçları

1. Stokastik ve Markovyen sistem modellemenin temel matematiksel kavramlarını öğretmek.
2. Ayrık ve sürekli zamanlı Markov süreçlerinin modellenmesi ve analizine yönelik yöntemleri kazandırmak.
3. Markovyen modelleri performans, güvenilirlik, gizli durum kestirimi ve ardışık karar problemlerine uygulamak.
4. Markovyen modelleme yöntemlerinin bilgisayar, akıllı ve otonom sistemler ile diğer mühendislik problemlerindeki kullanımını göstermek.

Dersin Tanımı

Bu ders, stokastik sistemlerin Markovyen yöntemlerle modellenmesini ve analizini ele alır. Ayrık ve sürekli zamanlı Markov zincirleri, durum sınıflandırması, Chapman-Kolmogorov denklemleri, kararlı durum analizi, doğum-ölüm ve kuyruk süreçleri, Markov ödül modelleri, gizli Markov modelleri, güvenilirlik modelleri ve Markov karar süreçleri incelenir.