Mdp learning意思

MDP（Markov Decision Process）學習是一種機器學習方法，用於解決決策過程問題。MDP模型是一種數學框架，用於描述和解決 Sequential Decision Making 問題，這些問題涉及在一個可能隨時間演變的動態環境中做出一系列決策。

在MDP模型中，系統被建模為一個五元組 (S, A, P, R, γ)，其中：

• S 是系統狀態的集合。
• A 是系統可能採取的行動集合。
• P(s'|s, a) 是狀態轉移機率，表示採取行動 a 後系統轉移到狀態 s' 的機率。
• R(s, a, s') 是獎勵函式，表示在狀態 s 下採取行動 a 並轉移到狀態 s' 時的即時獎勵。
• γ 是折扣因子，用於平衡即時獎勵和未來獎勵的重要性。

MDP學習的目標是找到一個最優策略 π*，該策略能夠最大化預期累積獎勵，即總回報。這個最優策略可以通過值函式 V(s) 和 Q(s, a) 來表示，其中 V(s) 是狀態 s 的值函式，Q(s, a) 是狀態 s 下採取行動 a 的動作值函式。

MDP學習算法包括動態規劃（如Policy Iteration和Value Iteration）、強化學習算法（如Q-learning和SARSA）等。這些算法通過與環境互動，學習狀態轉移機率和獎勵函式，並更新策略以最大化預期累積獎勵。

總之，MDP學習是一種用於解決決策過程問題的機器學習方法，它通過與環境互動，學習最優策略來最大化預期累積獎勵。