强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）来描述，具体而言：机器处在一个环境中，每个状态为机器对当前环境的感知；机器只能通过动作来影响环境，当机器执行一个动作后，会使得环境按某种概率转移到另一个状态；同时 ...

2024年7月22日 · 马尔可夫过程也被称为马尔可夫链，通常用元组. < S , P > <S,P> <S,P> 来描述，其中 S 是有限数量的状态集合，P 是状态转移矩阵。 假设有 n 个状态，则. 矩阵 P 中第 i 行第 j 列元素. P ( s ′ ∣ s ) P (s'|s) P (s′∣s) 为状态转移 函数。 从某个状态出发，到达其他状态的概率和必须为 1 。 即状态转移矩阵 P 的每一行和为 1 。 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1] 。 引入折扣因子是因为远期利益具有一定的不确定性，有时希望能尽快获得有些奖励，所以需要对远期利益打一些折扣。 接 …

2024年12月17日 · 马尔科夫决策过程（mdp）是数学上描述决策问题的一种模型。 它被广泛应用于强化学习、运筹学、控制系统和经济学等领域。 MDP 用来解决带有不确定性和动态性的序列决策问题。

在數學中， 馬可夫決策過程 （英語： Markov decision process， MDP）是 離散時間 隨機 控制 過程。 它提供了一個數學框架，用於在結果部分 隨機 且部分受決策者控制的情況下對 決策 建模。 MDP對於研究通過 動態規劃 解決的 最佳化問題 很有用。 MDP至少早在1950年代就已為人所知； [1] 一個對馬可夫決策過程的核心研究是 羅納德·霍華德 （英语：Ronald A. Howard） 於1960年出版的《動態規劃和馬可夫過程》 [2]。 它們被用於許多領域，包括 機器人學， 自動化， 經濟 …

2024年6月13日 · 马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是一个用于建模和解决序列决策问题的数学框架，尤其适用于在不确定环境下的决策。 由于其简单性、动态特性和强大的理论基础，MDP在人工智能（AI）领域的应用变得尤为重要。

Markov decision process (MDP), also called a stochastic dynamic program or stochastic control problem, is a model for sequential decision making when outcomes are uncertain. [ 1 ] Originating from operations research in the 1950s, [ 2 ] [ 3 ] MDPs have since gained recognition in a variety of fields, including ecology , economics , healthcare ...

无数学者们通过几十年不断地努力和探索，提出了一套可以解决大部分强化学习问题的框架，这个框架就是马尔科夫决策过程，简称MDP。 下面我们会循序渐进地介绍马尔科夫决策过程：先介绍马尔科夫性，再介绍马尔科夫过程，最后介绍马尔科夫决策过程。 第一个概念是马尔科夫性：所谓马尔科夫性是指系统的下一个状态 s_ {t+1} 仅与当前状态 s_t 有关，而与以前的状态无关。 定义：状态 s_t 是马尔科夫的，当且仅当 \ [ P\left [s_ {t+1}|s_t\right]=P\left [s_ {t+1}|s_1,\cdots …

Markov decision process (mdp) is precisely such a classical and fundamental tool. Formally, a Markov decision process is S, A, T, R, γ where S is the state space, A is the action space, and: γ ∈ [0, 1] is a discount factor, which we’ll discuss in Section [sec-discount]. In this class, we assume the rewards are deterministic functions.

We’ll start by laying out the basic framework, then look at Markov chains, which are a simple case. Then we’ll explore what it means to have an optimal plan for an MDP, and look at an algorithm, called value iteration, for finding optimal plans.

2025年2月24日 · MDPs provide a formalism for modeling decision-making in situations where outcomes are uncertain, making them essential for reinforcement learning. An MDP is defined by a tuple (S, A, P, R, \gamma) (S,A,P,R,γ) where: S (State Space): A finite or infinite set of states representing the environment.