马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）是强化学习中的一个核心概念。它描述了一个智能体在环境中进行决策的过程。
MDP基本要素
- 状态空间（State Space）：所有可能的状态集合。
- 动作空间（Action Space）：每个状态可以采取的动作集合。
- 奖励函数（Reward Function）：描述智能体在某个状态下采取某个动作后获得的奖励。
- 转移概率（Transition Probability）：描述智能体在某个状态下采取某个动作后转移到另一个状态的概率。
MDP示例
假设一个智能体在一个简单的游戏中，目标是到达终点。智能体可以选择“前进”、“左转”或“右转”三个动作。
- 状态空间：当前所在位置。
- 动作空间：前进、左转、右转。
- 奖励函数：到达终点获得正奖励，其他状态获得负奖励。
- 转移概率：根据动作选择和游戏规则确定。
相关资源
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