MDP_process

MDP_process是一种用于决策制定和问题解决的框架，它通过将问题分解为状态、动作和奖励等元素，来描述一个智能体在环境中的行为。MDP_process的核心是状态转移概率，它描述了在给定状态下采取某个动作后，智能体到达新状态的概率。奖励函数则用于衡量智能体在每个状态下采取某个动作的好坏程度。通过学习最优策略，智能体可以在环境中获得最大的累积奖励。MDP_process广泛应用于机器学习、人工智能和自动控制等领域，可以帮助我们更好地理解和解决复杂问题。