Innehållsförteckning:
- Definition - Vad betyder Markov Decision Process (MDP)?
- Techopedia förklarar Markov Decision Process (MDP)
Definition - Vad betyder Markov Decision Process (MDP)?
En beslutsprocess från Markov (MDP) är något som proffsen hänvisar till som en "diskret tidsstokastisk kontrollprocess." Den är baserad på matematik som föregick av den ryska akademin Andrey Markov i slutet av 1800-talet och början av 1900-talet.
Techopedia förklarar Markov Decision Process (MDP)
Ett sätt att förklara en Markov-beslutsprocess och tillhörande Markov-kedjor är att detta är element i modern spelteori som bygger på enklare matematisk forskning av den ryska forskaren för hundra år sedan. Beskrivningen av en Markov-beslutsprocess är att den studerar ett scenario där ett system finns i vissa givna uppsättningar av stater och går vidare till ett annat tillstånd baserat på besluten från en beslutsfattare.
En Markov-kedja som modell visar en sekvens av händelser där sannolikheten för en given händelse beror på ett tidigare uppnått tillstånd. Professionella personer kan prata om ett "räknbart tillståndsutrymme" i beskrivningen av beslutsprocessen i Markov - vissa förknippar idén med Markovs beslutsmodell med en "slumpmässig promenad" -modell eller annan stokastisk modell baserad på sannolikheter (den slumpmässiga promenadmodellen, ofta citerad på väggen Street, modellerar rörelsen av ett eget kapital uppåt eller nedåt i ett marknadssannolikhetssammanhang).
I allmänhet tillämpas Markovs beslutsprocesser ofta på några av de mest sofistikerade teknikerna som proffs arbetar med idag, till exempel inom robotik, automatisering och forskningsmodeller.
