Stochastic roadmap simulation
रोबोट नियंत्रण के लिए, स्टोकेस्टिक रोडमैप अनुकरण रोबोट गति योजना के लिए विकसित संभावित रोडमैप विधियों (पी. आर. एम.) से प्रेरित है। इन विधियों का मुख्य विचार उस स्थान से यादृच्छिक रूप से नमूने लिए गए बिंदुओं को जोड़ने वाले स्थानीय पथों का एक ग्राफ बनाकर ज्यामितीय रूप से जटिल उच्च-आयामी स्थान की कनेक्टिविटी को पकड़ना है। एक रोडमैप जी = (वी, ई) एक निर्देशित ग्राफ है। प्रत्येक शीर्ष v सी में एक यादृच्छिक रूप से नमूना संरचना है। शीर्ष vi से शीर्ष vj तक प्रत्येक (निर्देशित) किनारे पर एक वजन पीज होता है, जो इस संभावना का प्रतिनिधित्व करता है कि अणु अनुरूपण vj की ओर बढ़ेगा, यह देखते हुए कि यह वर्तमान में vi पर है। यदि vi से vj तक कोई किनारा नहीं है तो पीज की संभावना 0 है। अन्यथा, यह अनुरूपणों के बीच ऊर्जा अंतर पर निर्भर करता है। स्टोकेस्टिक रोडमैप सिमुलेशन का उपयोग रोडमैप में कई मार्गों की एक साथ जांच करके आणविक गति के कैनेटीक्स का पता लगाने के लिए किया जाता है। आणविक गति के एकत्रित गुणों (जैसे, मोड़ने की संभावना (पी. एफ. फोल्ड), लिगैंड-प्रोटीन बाइंडिंग में बचने का समय) की गणना स्टोकेस्टिक रोडमैप सिमुलेशन के साथ कुशलता से और सटीक रूप से की जाती है। पी. एफ. फोल्ड मानों की गणना मार्कोव श्रृंखला सिद्धांत के पहले चरण के विश्लेषण का उपयोग करके की जाती है। जीन-क्लाउड लैटोम्बे मार्क ओवरमार संदर्भ भी देखें रोबोट यादृच्छिक अनुकरण को नियंत्रित करता है