马可夫链 编辑
马尔可夫链，又称离散时间马可夫链，因俄国数学家马尔可夫得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作马可夫性质。马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。
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在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。
在数学中，马可夫决策过程是离散时间随机最佳控制过程。 它提供了一个数学框架，用于在结果部分随机且部分受决策者控制的情况下对决策建模。 MDP对于研究通过动态规划解决的最佳化问题很有用。 MDP至少早在1950年代就已为人所知； 一个对马可夫决策过程的核心研究是
罗纳德·霍华德于1960年出版的《动态规划和马可夫过程》。 它们被用于许多领域，包括机器人学，自动化，经济学和制造业。 MDP的名称来自俄罗斯数学家安德雷·马可夫，因为它们是马可夫链的推广。