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从Markov Process到Markov Decision Process

{t+1}|h_t,a_t)p(st+1​∣st​,at​)=p(st+1​∣ht​,at​) Future is independent of past given present Markov Process...or Markov Chain 无记忆性随机过程 具有马尔科夫性质的随机状态的序列 马尔科夫过程(Markov Process)的定义: S是一个(有限)的状态集(s ∈S\in S∈S) P是动态/...Markov Reward Process (MRP) 马尔科夫奖励过程 = 马尔科夫过程 + 奖励 马尔科夫奖励过程(MRP)的定义: S是一个状态的有限集(s ∈\in∈ S) P是动态/变迁模型,...gamma=1γ=1未来奖励将等于即时奖励 如果一轮(episode)的长度一直是有限的,可以使用γ=1\gamma=1γ=1 Computing the Value of a Markov Reward Process...s)\pi(a|s) = P(a_t = a | s_t = s)π(a∣s)=P(at​=a∣st​=s) MDP + Policy MDP + Policy可以指定一个Markov Reward Process

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