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 ...

MDP TFU is tasked with, and equipped to provide, an advanced firearms response capability at short notice to the Atomic Weapons Establishment. The TFU specialises in dynamic entry and dynamic intervention inside Nuclear Weapons facilities; including, if necessary, the recapture of Nuclear Weapons and special nuclear material.

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。

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 …

2020年10月4日 · 本节主要介绍强化学习的基本数学形式，即马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes,MDP）。 MDP是序贯决策的经典表达形式，他是强化学习在数学上的理想化形式，因为在MDP这个框架之下，我们可以进行非常精确的理论推导。 为了一步步引入MDP，我们将循序渐进地从马尔科夫性质（Markov Process），马尔科夫奖励过程（Markov Reward Process，MRP），再到马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes,MDP）。

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，简称MDP， 对强化学习问题进行建模，解决MDP也就解决了对应的强化学习问题。 MDP是怎么建模的呢？ 我们按照Markov Process（马尔科夫过程）-> Markov Reward Process（马尔科夫回报过程）-> Markov Decision Process（马尔科夫决策过程） 递进关 …

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 …

马尔可夫决策过程 （mdp）精确描述了环境，mdp假设环境是完全可观的并且环境中所有的状态都满足马尔可夫性。本节课老师的讲解思路是先从最基本的马尔可夫开始，一步增加某些元素过渡到mdp的具体数学模型，最后提出求得最优解的方法。

2023年5月13日 · 马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。 要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。 前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。