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12月17日 · 在强化学习领域，马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是一个基础模型，它描述了一个智能体与环境交互的过程，其中未来状态只依赖于当前状态而与过去的状态无关。然而，在许多实际问题中，智能体无法...

2024年12月18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。 1. 定义. 状态空间（States, S）：系统所能处于的所有可能状态的集合。 动作空间（Actions, A）：在某个状态下可以采取的所有可能动作的集合。 折扣因子（Discount Factor, γ）：控制未来奖励的重要性，值域为 ( 0-1 )。 2. 特性. 比如下图 状态3 到 状态4 的转移概率 …

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process MDP）是增强学习（Reinforcement Learning）的理想数学模型。 这篇文章目的是简单介绍MDP的关键概念和数学模型。 智能体和环境的交互做决策的个体叫做智能体(Agent)，智…

2025年3月15日 · 在数学中， 马尔可夫决策过程 （英语： Markov decision process， MDP）是 离散时间 随机 控制 过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分 随机 且部分受决策者控制的情况下对 决策 建模。 MDP对于研究通过 动态规划 解决的 优化问题 很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； [1] 一个对马尔可夫决策过程的核心研究是 罗纳德·霍华德 （英语：Ronald A. Howard） 于1960年出版的《动态规划和马尔可夫过程》 [2]。 它们被用于许多领域，包括 机器 …

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 …

2025年2月24日 · Markov Decision Process is a mathematical framework used to describe an environment in decision-making scenarios where outcomes are partly random and partly under the control of a decision-maker. MDPs provide a formalism for modeling decision-making in situations where outcomes are uncertain, making them essential for reinforcement learning.

2025年3月2日 · 在强化学习中，**马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）**是一个核心的数学框架。它为强化学习问题提供了一种形式化的描述方式，是理解和设计强化学习算法的基础。本文将带你深入理解MDP的核心概念，以及它如何成为强化学习的数学基石。

MDP是这样一个过程：每一步采取的动作都是不确定的，并且每一个动作的代价取决于这个动作的起始和结束状态。 通常来讲MDP包含： 一系列动作的概率（Transition Probabilities），T (s,a,s’), 采用动作a从状态s到达状态s’的概率。 Reward function（姑且理解为：报酬函数），reward（s, a, s’）, 采用动作a从状态s到达状态s’的reward。 Discount factor (折现因子)，γ 介于0和1之间，包含0和1. 每次扔一个色子，看数字的大小k，然后有0.5的概率向上爬k层，0.5的概率下一层。 (dice)