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markov decision process

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马尔可夫决策过程

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abstract:

Markov decision processes (MDPs), named after Andrey Markov, provide a mathematical framework for modeling decision making in situations where outcomes are partly random and partly under the control of a decision maker. MDPs are useful for studying a wide range of optimization problems solved via dynamic programming and reinforcement learning.

网络释义

马尔可夫决策过程

马尔可夫决策过程(MDP ,Markov Decision Processes) 是强化学习的数学模型,因此,通常顺序型任务中的强化学习问题可以通过马尔可夫决策过程建模 [5]...

决策过程

其实这是一个典型的马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)。马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)：Agent 可感知到其环境的不同状态集合，并且有它可执行的动作集合。

马尔科夫决策过程

在最后，我们对马尔科夫决策过程（MarKOv Decision Process）进行一个简单的介绍，这一过程是所有增强学习的基础，并且人们认为，一切增强学习的问题都可以转化为一个马尔科夫决策过程。

Markov决策过程

...一个Agent（通常是一个机器人）选择菜个动作来改变状态，那么决策问题可以描述为一个Markov决策过程（Markov Decision Process，MDP）。MDP的优点在于可以采用决策论在行动不确定上进行量化决策。

常用短语

Partially Observable Markov Decision Process马尔可夫决策过程；部分可观测马尔可夫决策过程；夫决策过程；夫判决过程
Semi-Markov Decision Process半马尔可夫决策过程；半Markov决策过程
Partial Observable Markov Decision Process部分可观测的马尔；部分可观测马氏决策过程
partial observation Markov decision process部份观察马可夫决定程序
markov decision process mdp马尔科夫决策过程
mdp markov decision process马尔可夫决策过程
factored markov decision process可分解马尔可夫决策过程
Bayesian Markov decision process贝叶斯马尔可夫决策过程
discrete-time Markov decision process离散时间马氏决策过程

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