马尔可夫决策模型(转)

本文介绍了马尔可夫决策过程(MDP)及其在人工智能中的应用,强调了MDP在处理决策问题时如何简化复杂性,忽略历史影响,仅基于当前状态进行规划。MDP与POMDP、DEC-POMDP、POSG和半马尔可夫决策过程的关系和区别也被阐述,展示了MDP在处理不确定性问题中的作用。

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一个偶尔的机会接触到了MDP,马尔可夫决策过程,突然发现多年的困惑有点头绪了,分享一段东西。

以下东西摘自某博士论文部分(若有版权问题请及时告知):

以哲学观点来看,人类来到世间至少有三件事要做:认识世界;改造世界;享受世界。

在这其中,学习类问题对应认识世界,而决策类问题便是和改造世界紧密相关的。决策问题伴随着人们的日常生活,大至公司乃至国家的战略性决定,小至个人利益相关的一些选择。‘决策’又区别于简单的‘决定’以及‘选择’。它通常涉及的是一个过程,其最终对应的行动的执行一般是多步的。在每一步,都要去做一个选择。不同的选择,不同的行动,导致不同的结果,进而也意味着不同的收益。决策不能孤立的进行,若不考虑现在与将来的联系,很难在整个过程中获得最好的收益,就如同在一次长跑比赛中,我们不能在起点就用尽全力冲刺一样。事实上,决策问题与人们的社会生活的联系是如此密切,可以说,一切社会实践活动都离不开决策,甚至,从辨证的观点看,若是把主观世界也当作客观世界的一部份,那么学习本身也是一个改造世界的过程,其过程也一样讲究策略,我们改造就是自己罢了。

对于智能体而言,当其面对客观世界中存在的一个待解决的问题时,首先,他的学习能力使其在主观世界中获得了对该问题的一个抽象的描述,对应为问题的模型,这其中通常包括:

¨        问题所有可能的状态,

¨        问题发展过程的演变规律,

¨        智能体在过程中可以做出的选择,

¨        智能体所期望的结果等。

事实上,这就是MDP模型的基本构成部分,

而所谓的智能体进行决策,也就是指智能体在此模型的基础上,基于问题过程的规律进行规划,利用智能体可行的选择参与改变过程,使其朝自身期望的结果发展,最终解决问题。总的来说,决策基于问题的模型再结合规划的方法两部分完成。在人工智能

### 马尔可夫决策过程 (MDP) 模型介绍及应用 #### 什么是马尔可夫决策过程? 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)是一种用于建模具有随机性的动态系统的数学框架。它描述了一种环境,在这种环境中智能体可以通过采取行动来影响其未来的状态和收益[^1]。 MDP 是基于马尔可夫性质构建的,即未来状态仅依赖于当前状态而与过去无关。因此,MDP 的核心在于通过选择合适的动作序列最大化长期累积回报。 #### MDP 的基本组成要素 一个完整的 MDP 可以被形式化为五元组 \(<S, A, P, R, \gamma>\),其中: - **\(S\)** 表示有限的状态集合。 - **\(A\)** 表示可用的动作集合。 - **\(P(s'|s,a)\)** 表示状态移概率矩阵,定义了在执行某个动作后移到下一个状态的概率。 - **\(R(s,a,s')\)** 或者简化为 \(R(s,a)\) 表示奖励函数,衡量某一状态下采取某动作后的即时奖励。 - **\(\gamma\) (\(0 ≤ γ ≤ 1\))** 称作折扣因子,用来平衡短期利益与长远目标之间的关系[^3]。 #### 状态价值函数与动作价值函数 为了评估策略的好坏程度,通常会计算两种主要的价值函数: - **状态价值函数 \(V^\pi(s)\):** 定义为从初始状态出发并遵循给定策略 π 后所获得预期总回报。 \[ V^\pi(s) = E_\pi[\sum_{k=0}^{∞}\gamma^k r_{t+k+1}|s_t=s]\] - **动作价值函数 \(Q^\pi(s,a)\):** 则是从特定状态下选取指定动作之后继续按照该策略行事所能获取的最大期望回报。 \[ Q^\pi(s,a)=E_\pi[r_{t+1}+\gamma V^\pi(s')|s_t=s,a_t=a]\][^3] 两者均满足贝尔曼方程,这是解决强化学习问题的关键理论基础之一。 #### 动态规划求解方法 对于完全已知的小规模MDPs来说,可以采用诸如值迭代(value iteration)或者策略迭代(policy iteration)这样的经典算法来进行精确解析最优解决方案: ##### 值迭代伪代码如下所示: ```python def value_iteration(S,A,P,R,gamma,max_iter,tol): V=np.zeros(len(S)) for _ in range(max_iter): delta=0 new_V=np.copy(V) for s_idx,state in enumerate(S): max_val=-np.inf for action in A: val=sum([P[s_idx,next_s]*( R[s_idx,action]+gamma*new_V[next_s]) for next_s,_ in enumerate(S)]) if val>max_val:max_val=val diff=abs(new_V[s_idx]-max_val) if diff>delta:delta=diff new_V[s_idx]=max_val if delta < tol:return new_V,delta return None,None ``` 此段程序实现了标准版本的价值更新逻辑直至收敛为止[^2]。 #### 应用场景举例 实际生活中许多领域都可以利用MDP进行建模分析,比如机器人路径规划、库存管理优化等问题都属于此类范畴内的研究对象。 ---
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