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大连理工大学智能建模课件第五章 Monte-Carlo方法及其应用。
基于Monte Carlo的非测距传感器网络定位算法
定位算法 Monte Carlo方法 锚节点 DV-Hop算法
2009/8/10
针对无线传感器网络，提出一种基于Monte Carlo方法的非测距无线传感器网络节点定位算法。该算法通过计算随机散布的粒子与锚节点之间的距离再与最大射频传送距离比较，根据权值的改变进行滤波，确定未知节点可能存在的位置。在不同粒子数和锚节点个数下，对定位算法进行了仿真，同时对锚节点比率分别为0.1~0.5的情况下，比较了该算法和DV-Hop算法的定位性能，结果表明该算法充分利用对传感器节点定位估计的...
Monte Carlo随机数在图像加密中的应用
图像加密 Monte Carlo方法 随机数
2009/7/24
随着图像加密技术的发展，出现了各种各样的加密方法，其中有基于Arnold变换、仿射变换、Hilbert曲线、幻方、骑士巡游、Gray码、混沌序列和基于频域的置乱加密技术。讨论了Monte Carlo随机数的性质，构造了一种新的基于Monte Carlo随机数的图像加密算法。实验结果表明该方法计算简单，运行速度快，并具有一定的安全性。
自相关过程SPC控制及其ARL的Monte-Carlo分析
自相关 时间序列 SPC Monte-Carlo模拟 ARL
2008/5/8
对受控自相关过程建立其时间序列模型,并得出自相关过程的预测及预测误差。其次,通过Shewhart控制图原理验证预测误差的独立性;最后讨论了对均值发生阶跃型故障的自相关过程的SPC控制,并通过Monte-Carlo模拟,对Shewhart控制图以及EWMA控制图的ARL进行了深入地比较分析
基于CVaR和Monte Carlo仿真的贷款组合决策模型
仿真 Monte Carlo CVaR
2008/3/11
本文提供了一种新的贷款组合决策优化方法.该模型用更能反映贷款组合信用风险特征的CVaR作为风险度量.由于在实际中很难获取各笔贷款的历史数据,为此本文给出了一种基于Matlab语言的Monte Carlo仿真方法,从而使该模型可以通过线性规划技术有效的进行求解.最后给出了一个例子.
规划是人工智能研究的一个重要方向，具有极其广泛的应用背景.POMDPRS是一种结合了PRS的持续规划机制、POMDP的概率分布信念模型和极大效用原理的持续规划系统.它具有较强的对动态不确定性环境的适应能力.但是在大状态空间下的信念更新是其作为实时系统的瓶颈.该文试图将Monte Carlo滤波引入POMDPRS，从而达到降低信念更新的复杂度的目的，满足系统实时性的要求.
基于Monte Carlo在体生物光学成像的光子传输模型
2007/11/2
AbstractWith the development of molecular marker technique and optical imaging technique, In Vivo bioluminescent imaging attracts more and more attention and is extensively used to non-invasively visu...
文中给出了非定常Monte Carlo（下文简写为MC）输运问题的并行算法，对并行程序的加载运行模式进行了讨论和优化设计.针对MC并行计算设计了一种理想情况下无通信的并行随机数发生器算法.动态MC输运问题有大量的I/O操作，特别是读取剩余粒子数据文件需要大量的I/O时间，文中针对I/O问题，提出了三种并行I/O算法.最后给出了并行算法的性能测试结果，对比串行计算时间，使用64台处理机时的并行计算时...
Towards Belle Monte Carlo Production on the APAC National Grid Infrastructure
Towards Belle Monte Carlo Production APAC National Grid Infrastructure
2014/3/12
In 2004 the Belle Experimental Collaboration reached a critical stage in their computing requirements. Due to an increased rate of data collection, an extremely large amount of simulated data was requ...
基于Monte Carlo方法的强非线性函数方差估计
Monte Carlo方法 强非线性函数 方差估计
2010/3/25
以MonteCarlo方法为基础研究了强非线性函数的方差估计问题。 对直接观测量的方差进行了随机扰动， 将由线性同余法产生的一组伪随机数用BoxMuller变换法转换为服从 N (0， 1)分布的正态伪随机数， 并对伪随机数作了多项统计检验。在此基础上应用Bessel公式统计出强非线性函数的模拟方差。 算例表明： MonteCarlo方法估计出的非线性函数的方差比经典方法估计出的方差更优。...