马氏过程

资 源 简 介

马氏过程

详 情 说 明

马氏过程（Markov Process）是一种具有"无记忆性"的随机过程，其核心特征是"未来状态只依赖于当前状态"。这个特性使得它在复杂系统的建模中展现出独特的优势。

在机器人路径规划中，马氏过程可以建模机器人在环境中的移动概率，每个位置作为状态，转移概率由环境障碍物决定。自动飞行器导航同样利用这种特性，将空域划分为离散状态，通过转移概率矩阵计算最优航线。

多目标跟踪领域将马氏过程与滤波算法结合，通过前一时刻的目标状态预测当前可能位置。电梯调度系统则把每个楼层作为状态，用转移概率模拟乘客需求模式，实现动态优化。

网络路由协议利用马氏模型预测链路状态变化，而银行客户保有分析则通过客户行为的状态转移（如存款→取款→销户）识别流失风险节点。这些应用都体现了马氏过程将连续决策问题转化为离散状态转移的建模智慧。