在模糊变量的期望值和连续阿基米德三角形范数的期望值下,讨论了模糊决策系统中与T无关的LR模糊变量的更新过程和更新奖励过程。 首先,讨论了具有T无关的LR模糊到达时间的更新过程,获得了更新变量,平均更新时间和(模糊)测度中的长期更新率的一些极限定理,并证明了模糊基本更新定理长期预期续订率的上限。 其次,讨论了具有独立于T的LR模糊到达时间和奖励的更新奖励过程,推导了(模糊)测度中奖励率的极限定理,并证明了期望奖励率的极限值的模糊更新奖励定理。 最后,与随机对应项的比较显示出收敛模式之间的有趣且合理