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马尔可夫决策过程
设随机过程 的时间集合 ，状态空间 ，即 是时间离散、状态离散的随机过程。若对任意的整数 ，满足 。则称 为马尔可夫链，简称马氏链。上式称为过程的马尔可夫性或 无后效性 。
马尔可夫决策过程是指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。
马尔可夫决策过程即为在满足马尔可夫属性的前提下，进行强化学习的过程。也就是说，在马尔可夫决策过程中，要有强化学习的组成部分(如：policy， action， reward等)。
但是，我们需要将它们与部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)区别开来，我们也可以将它们称为离散马尔可夫决策过程。
现实世界中，智能体往往智能观察到部分信息。每个智能体智能感知它周围的环境状态，并不了解系统的状态。部分可见可尔科夫决策过程（POMDP）比MDP更接近一般的决策过程。
采用平均指标的马尔可夫决策过程称为平均模型。业已证明：当状态空间S 和行动集A(i)均为有限集时，对于平均指标存在最优的确定性平稳策略；当S和（或）A(i)不是有限的情况，必须增加条件，才有最优的确定性平稳策略。
数学建模:马尔科夫决策过程
设随机过程 的时间集合 ，状态空间 ，即 是时间离散、状态离散的随机过程。若对任意的整数 ，满足 。则称 为马尔可夫链，简称马氏链。上式称为过程的马尔可夫性或 无后效性 。
马尔可夫决策过程是对强化学习问题的数学描述，几乎所有的RL问题都可以用MDPs来描述。【我的理解】类似于条件独立 定义：如果在t时刻的状态St满足下列等式，那么这个状态被称为马尔可夫状态，或者说该状态满足马尔可夫性。
马尔可夫决策过程即为在满足马尔可夫属性的前提下，进行强化学习的过程。也就是说，在马尔可夫决策过程中，要有强化学习的组成部分(如：policy， action， reward等)。
这个模型叫“马尔可夫（Markov）过程”，以俄国数学家安德烈·马尔可夫命名。咱们先严格地说说什么叫马尔可夫过程。马尔可夫过程要求满足四个条件 ——第一，系统中有有限多个状态。比如“认真”和“溜号”，就是两个状态。
POMDP详细介绍-第一节(部分可观测马尔可夫决策过程)
1、其实还有很多种对话状态追踪的方法，比如基于贝叶斯网络做DST、基于POMDP(部分可观测马尔可夫决策过程)做DST等，因为时间相对比较久远，这里不再赘述。 以上介绍了多种对话系统中的DST技术，下面简单总结下它们的优势和劣势。
2、所以，研究者放弃了MDP框架，而是选择了一种更一般性的部分可观测的马尔科夫决策过程（POMDP）。这种方法会产生一个类似的概率树，每个结点代表一种概率分布，也就是出现某种特定结果的可能性。
部分可见马尔可夫决策过程(POMDP)(一)
现实世界中，智能体往往智能观察到部分信息。每个智能体智能感知它周围的环境状态，并不了解系统的状态。部分可见可尔科夫决策过程（POMDP）比MDP更接近一般的决策过程。
设随机过程 的时间集合 ，状态空间 ，即 是时间离散、状态离散的随机过程。若对任意的整数 ，满足 。则称 为马尔可夫链，简称马氏链。上式称为过程的马尔可夫性或 无后效性 。
由于马尔科夫过程可以用图中的方块和线条组成，所以可以称马尔科夫过程为马尔科夫链（MDPs chain）。举个栗子：一个学生每天需要学习三个科目，然后通过测试。
AI的目标是最终的胜利。每走一步的决策都是马尔可夫过程，而决策的逻辑是由贝叶斯定理支配的。为了使当下的决策更利于最终的目的必须提高自我的认知。不然就会陷入马尔科夫陷阱中。
马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。
马尔科夫分析法的一般步骤为：①调查目前的市场占有率情况；②调查消费者购买产品时的变动情况；③建立数学模型；④ 预测未来 市场的占有率。
到此，以上就是小编对于马尔可夫决策基本方法是用 进行预测和决策的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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