Markov Decision Processes (MDPs) sind mathematische Modelle, die zur Beschreibung von Entscheidungsproblemen in stochastischen Umgebungen verwendet werden. Ein MDP besteht aus einer Menge von Zuständen , einer Menge von Aktionen , einer Übergangswahrscheinlichkeit und einer Belohnungsfunktion . Die Idee ist, dass ein Agent in einem bestimmten Zustand eine Aktion auswählt, die zu einem neuen Zustand führt, wobei die Wahrscheinlichkeit für diesen Übergang durch bestimmt wird. Der Agent verfolgt das Ziel, die kumulierte Belohnung über die Zeit zu maximieren, was durch die Verwendung von Strategien oder Politiken erreicht wird. MDPs sind grundlegend für viele Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich Reinforcement Learning, wo sie die Grundlage für das Lernen von optimalen Entscheidungsstrategien bilden.
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