1. 马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性)，也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性，与上面
（http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html），这里我将按课程 PPT 中的顺序讲述我的理解已经如何用代码实现相应的计算过程。目录一、马尔可夫过程（Markov Process）（一）MDPs论述（二）马尔科夫特性（三）状态转移矩阵（四）马尔可夫过程（五）样例二、马尔可夫报酬过程（Markov Reward Process）（
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2024-08-13 08:48:49
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随机动态系统的最优决策过程。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔可夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。序贯决策 有些决策问题，决策者只需要作一次决策即可，这类决策方法称单阶段决策。但是很多时候，不仅需要单阶段决策，更需要进行多阶段决策，即序贯决策。序贯决策是指按时间顺序排列起来，以得到按顺序的各种决策(策略)，是用于随
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2024-01-13 04:01:16
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马尔可夫决策过程：MDP一、MDP模型表示首先引出马尔可夫决策过程的几个相关变量集合：A={at},S={st},R={rt+1},t=1,2,...T or ∞。A表示Action，S表示State，R表示Reward，这几个均是静态的随机变量，可以是离散的，也可以是连续的。①如果变量是离散的，且只有状态变量随时间变化，则可以用“状态转移矩阵”来表示这些随机变量之间的关系（比如HMM），状态转移
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2023-07-22 10:13:24
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(R(s, a, s’))，表示从状态 (s) 采取动作 (a) 转移到 (s’) 时获得的奖励（有时简化为 (R(s, a)))。马尔可夫性质指的是：系统的下一个状态仅依
定义 强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法适用于智能体（agent）以离散时间步与环境交互的问题（@fig-agentenv）。 在时间 \(t\)，智能体处于状态 \(s_t\)，并决定执行一个动作 \(a_t\)。在下一时刻，它进入新的状态 \(s_{t+1}\) ...
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是一类用于描述决策问题的数学模型。该模型可以将决策问题的状态、决策、动作、收益等概念进行形式化，并通过数学方法进行求解，得到一个最优的决策策略。马尔可夫决策过程广泛应用于智能控制、机器学习、人工智能等领域。马尔可夫决策过程的基本组成部分包括状态空间、动作空间、状态转移概率、奖励函数及折扣因子。下面将详细介绍每个组成部分的含
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2023-11-03 14:05:00
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目录1 马尔可夫过程2 马尔可夫奖励过程3 马尔可夫决策过程4 MDP 的扩展
马尔可夫过程 MDP 简介马尔可夫决策过程正式描述环境用于强化学习，环境完全可观察的地方，即当前状态完全表征了过程 几乎所有 RL 问题都可以形式化为 MDP。例如 最优控制主要处理连续 MDP &nb
策略评估智能体与环境之间的交互，智能体得到环境的状态后，它会采取动作，并把这个采取的动作返还给环境。环境得到智能体的动作后，它会进入下一个状态，把下一个状态传给智能体。 1. 马尔可夫奖励过程马尔可夫奖励过程（Markov reward process, MRP） 是马尔可夫链加上奖励函数。在马尔可夫奖 励过程中，状态转移矩阵和状态都与马尔可夫链一样，只是多了奖励函数（reward f
RL问题的基础就是马尔科夫决策过程(MDP)，因此，这一块内容虽然基础，但确是不得不总结的内容。网上虽然有很多博客、专栏介绍，但总感觉似是而非，有些还有些许错误。这里打算按照教材中的体系再度总结一下吧。这一块概念性的东西比较多，比如马尔科夫性质（无后效性），比如值函数、最优值函数、最优动作价值函数等等。下面会一一进行介绍。1.几种马尔科夫模型的关系，引用一篇博客的图就是：2.马尔科夫决策过程&nb
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2023-09-08 18:47:16
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2016 年上半年，李世石和 AlphaGo 的“人机大战”掀起了一波人工智能浪潮，也引起了大家对于人工智能的热烈讨论。本文主要学习人工智能中的强化学习，它是计算机以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使计算机获得最大的奖赏。以围棋为例，一个强化学习问题通常包含如下要素：动作空间（Action Space）：A
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2022-05-01 16:00:01
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1. 马尔科夫性无后效性，下一个状态只和当前状态有关而与之前的状态无关，公式描述：P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]。强化学习中的状态也服从马尔科夫性，因此才能在当前状态下执行动作并转移到下一个状态，而不需要考虑之前的状态。2. 马尔科夫过程马尔科夫过程是随机过程的一种，随机过程是对一连串随机变量(或事件)变迁或者说动态关系的描述，而马尔科夫过程就是满足马尔科夫性的随机过程，
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2023-11-04 21:01:24
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马尔可夫决策过程详解强化学习强化学习的发展历史强化学习简介深度强化学习简介马尔可夫决策过程马尔可夫过程马尔可夫属性马尔可夫过程马尔可夫奖励过程折扣因子收益价值函数马尔可夫决策过程策略价值函数贝尔曼期望方程最优价值函数贝尔曼最优方程 强化学习强化学习的发展历史 RL(Reinforcement Learning)从统计学、控制理论和心理学等多学科发展而来，是一个基于数学框架、由经验驱动的自主学习
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2024-07-23 13:05:49
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wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process马尔可夫决策过程（MDP）是一个离散时间随机控制过程。它提
原创
2022-09-19 11:09:59
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随机过程随机过程可以这么理解，在一个时间轴上，不断地进行随机试验（可以
原创
2023-04-07 10:36:09
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马尔可夫决策（MDP）是强化学习中智能体与环境进行交互的实现方式。我们把状态及其状态信号的属性称为马尔可夫性质，在马尔可夫性质中，每
原创
2024-02-22 11:56:36
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马尔可夫决策过程（一） 最近学习了MDP，查看一些资料，本文翻译了维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process。有许多地方翻译的不好，有翻译错的地方请多多谅解！欢迎给我留下意见，我会尽快更改！ 定义一个很简单的只有3个状态和2个动作的MDP例子。&nb
写在前面现有的机器学习算法根据模型的学习过程大致可以分为四类：监督式学习，无监督式学习，半监督式学习和增强学习。① 监督式学习：从标记好的训练数据中进行模型的训练，常用来做分类和回归，例如逻辑回归、反向神经网络；② 无监督式学习：根据数据的特征直接对数据的结构和数值进行归纳，常用来做聚类，例如周知的K-均值，谱聚类；③ 半监督式学习：根据部分标记的和部分没有标记的训练数据进行模型的学习，常用来做回
马尔可夫决策过程 现在我们开始讨论增强学习(RL，reinforcement learning)和自适应控制( adaptive control)。在监督式学习中，我们的算法总是尝试着在训练集合中使预测输出尽可能的模仿（mimic）实际标签y（或者潜在标签）。在这样的设置下，标签明确的给出了每个输入
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2018-11-04 16:30:00
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