马尔可夫决策过程的一些个人理解

（！一些个人理解！）

马尔可夫决策过程：Agent与环境交互，通过优化Agent的行为策略，使Agent在环境中实现需要的状态

策略：Agent根据环境选择行为，这一系列Agent选择的行为的组合及这样选择的概率就是达成目标的策略（π是s的函数）

回报函数：即时的，衡量Agent某一步动作的好坏（Agent的目标是累积起来的回报函数最大）

值函数：长期的，该状态下累积回报的平均值（平均值：每一路径都是一个马尔可夫链，马尔可夫链的Gt即累计回报，从该状态发出的马尔可夫链的累积回报的期望就是该状态的值函数）（估计方法：t时刻s的值函数是t+1时刻的即时回报与t+1时刻的值函数之和的期望）

马尔可夫状态转移过程：St*P=St+1 (s时刻的状态分布矩阵*状态转移矩阵得到下一时刻的状态分布矩阵)

马尔可夫奖励过程：马尔可夫过程＋R回报函数、γ折扣因子

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