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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 ] …

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 …

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, …

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 …

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 …