📚强化学习马尔可夫决策过程 🌟
发布时间：2025-03-17 16:24:59来源：网易编辑：赫连灵祥
在人工智能领域，马尔可夫决策过程（MDP） 是强化学习的核心概念之一。它描述了一个智能体如何在一个不确定环境中做出决策的过程。简单来说，MDP由状态（State）、动作（Action）、转移概率（Transition Probability）和奖励函数（Reward Function）组成。💡
想象一下，你正在玩一个角色扮演游戏，每个场景就是一个“状态”，而你可以选择不同的行动来推进游戏。每一次行动都会让你进入新的状态，并获得相应的奖励或惩罚。这就是典型的MDP模型：从一个状态出发，通过执行特定动作，转移到下一个状态，同时得到反馈。🎯
MDP的目标是找到一种策略（Policy），使得智能体能够最大化长期累积奖励。这不仅适用于游戏，还能应用于自动驾驶、机器人导航等多个实际场景中。🔍
掌握MDP原理，是迈向高级强化学习的第一步！💪 强化学习 AI 机器学习
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