强化学习中的马尔可夫决策过程（MDP）是什么？ 马尔可夫决策过程（MDP）是一种数学框架，用于在结果部分随机、部分受决策者（智能体）控制的情况下对决策进行建模。在强化学习（RL）中，MDP 提供了一种结构化方式来表示智能体学习采取行动以最大化累积奖励的环境。MDP 由状态（环境的可能配置）、行动（智能体可以做出的选择）、转移概率（采取行动后在状态之间转移的可能性）、奖励（对行动的反馈）和折扣因子（用于优先考虑即时奖励而非未来奖励）组成。例如，在机器人导航任务中，状态可以表示机器人的位置，行动可以是移动方向，达到目标可以获得奖励。核心思想是智能体通过观察状态、采取行动并根据奖励进行调整来与环境互动。
关键组成部分和马尔可夫性质 MDP 的优势在于其组成部分和马尔可夫性质，后者指出未来仅取决于当前状态和行动，而不取决于先前的历史。状态封装了做出决策所需的所有信息，从而简化了问题。例如，考虑一架送货无人机决定其路径：当前的电池电量和位置（状态）决定了可能的行动（飞行、充电）、转移概率（例如，到达下一个航路点的概率为 90%）以及奖励（延迟惩罚、准时送达奖励）。转移概率和奖励通常表示为矩阵或函数。折扣因子（例如 0.9）确保智能体更看重近期奖励而非远期奖励，从而平衡即时目标和长期目标。这种结构使开发者能够系统地对复杂、随机的环境进行建模。
解决 MDP 和应用 解决 MDP 需要找到最优策略——一条规则，告诉智能体在每个状态下应该采取什么行动以最大化总奖励。价值迭代或策略迭代等算法计算状态或行动的预期长期奖励（价值），迭代细化估计直至收敛。例如，仓库机器人可以使用 Q-learning（一种基于 MDP 的 RL 算法）通过根据试错更新其行动价值估计来学习最快的路线。实际挑战包括处理大型状态空间（例如，拥有数百万像素的视频游戏）以及平衡探索（尝试新行动）与利用（使用已知的好行动）。MDP 广泛应用于机器人技术、游戏 AI、资源分配和医疗保健——任何需要在不确定性下进行顺序决策的领域。它们的数学严谨性使其成为 RL 的基础工具，使开发者能够系统地形式化问题并测试解决方案。