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文檔簡介

馬爾可夫決策在復雜的決策場景中，如何做出最佳決策？本課件將會詳細介紹馬爾可夫決策，它是一種強大的數學工具，用于預測和優(yōu)化決策過程。概述定義馬爾可夫決策是決策過程中基于最優(yōu)化準則進行決策的一種數學模型。特點馬爾可夫決策過程具有狀態(tài)轉移矩陣、即時獎勵等特點。應用場景環(huán)境未知、狀態(tài)空間巨大、決策問題復雜的應用場景。馬爾可夫決策過程（MDP）定義馬爾可夫決策過程是一種基于狀態(tài)和動作的數學模型，描述代理通過作出決策來影響環(huán)境狀態(tài)的過程。組成部分由狀態(tài)、決策、即時獎勵、狀態(tài)轉移函數和折扣因子組成。狀態(tài)轉移矩陣描述狀態(tài)之間的轉移概率和獎勵期望，是馬爾可夫決策的核心。價值函數1定義價值函數是衡量某個狀態(tài)或決策的好壞程度的函數，用于指導決策。2計算通過動態(tài)規(guī)劃等方法求解得到某個狀態(tài)或決策的價值函數。3馬爾可夫鏈收斂定理當狀態(tài)轉移矩陣滿足一定條件時，價值函數將收斂于穩(wěn)定狀態(tài)。馬爾可夫決策的解法動態(tài)規(guī)劃方法通過價值迭代或策略迭代，逐步優(yōu)化價值函數和決策策略。Q-學習算法基于貝爾曼方程，通過不斷更新Q值逼近最優(yōu)策略。SARSA算法基于行動者-評論家模型，是一種基于完整算法更新的在線式強化學習方法。案例分析馬爾可夫決策的應用舉例自主駕駛、機器人控制、智能電網等領域中廣泛應用?；隈R爾可夫決策的實際問題求解根據不同行動策略，制定優(yōu)化日常商場布局策略等?？偨Y1優(yōu)缺點馬爾可夫決策具有計算代價高、狀態(tài)空間巨大等優(yōu)缺點。2未來發(fā)展趨勢隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，馬爾可夫決策將在更多領域得到應用。參考文獻《強化學習》-SuttonRS與BartoAG“TheTheoryofMarkovDecisionProcesses”-HowardRA“PlanningunderUncertainty:StructuralExtensionst

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