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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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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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
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
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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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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马尔科夫决策过程马尔科夫决策过程由5个元素构成：S：表示状态集（states）A：表示一组动作（actions）P：表示状态转移概率.a表示在当前sES状态下，经过aEA作用后，会转移到的其他状态的概率分布情况R：奖励函数（reward function）表示agent采取某个动作后的即时奖励46.2y：折扣系数意味着当下的reward比未来反馈的reward更重要1.智能体初始状态为S02.选择
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2023-07-03 22:26:25
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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
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
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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马尔可夫决策过程一、马尔科夫决策过程：**马尔科夫决策过程****最优决策**值迭代策略迭
原创
2022-12-27 12:41:05
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概念引入强化学习的通俗理解马尔可夫的通俗介绍简介马尔可夫决策过程 (Markov Decision Processes, MDPs)是对强化学习问题的数学描述.马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是序贯决策（sequential decision）的数学模型，用于在系统状态具有马尔可夫性质的环境中模拟智能体可实现的随机性策略与回报 。MDP的得名来自于俄国数
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2024-05-14 19:39:54
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前言隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。马尔可夫模型理论与分析参考《统计学习方法》这本书，书上已经讲得很详细，本文只是想详细分析一下前向算法和后向算法，加深对算法的理解，并希望能帮助到他人。前向算法理论分析定义前向算法的定义.PNG定义解析：由于每个状态生成一个观测变量，那么在t时刻就会生成t个观测变量，在t时刻处于状
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2023-10-06 22:41:58
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在概率论和统计学中，马尔可夫决策过程（英语：Markov Decision Processes，缩写为 MDPs）提供了一个数学架构模型于面对部分随机
原创
2022-10-20 09:51:45
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一 累积回报二 状态值函数三 最优策略
原创
2021-08-02 15:14:22
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