技术
Markov Decision Process
马尔可夫决策过程是强化学习的数学框架，用于描述智能体在环境中根据状态选择动作以获得最大累积奖励的序贯决策问题。
详细解释
MDP 由状态集、动作集、转移概率、奖励函数和折扣因子构成，其核心性质是马尔可夫性：下一状态仅依赖当前状态和动作。它起源于动态规划与运筹学，是强化学习（如 Q-learning、策略梯度）的理论基础，广泛应用于机器人控制、游戏 AI 和资源调度等领域。
别名与相关写法
markov decision process
马尔可夫决策过程是强化学习的数学框架，用于描述智能体在环境中根据状态选择动作以获得最大累积奖励的序贯决策问题。
MDP 由状态集、动作集、转移概率、奖励函数和折扣因子构成，其核心性质是马尔可夫性：下一状态仅依赖当前状态和动作。它起源于动态规划与运筹学，是强化学习（如 Q-learning、策略梯度）的理论基础，广泛应用于机器人控制、游戏 AI 和资源调度等领域。