馬爾科夫決策程序（mdp）
馬爾科夫決策程序主要是用來描述乙個隨機過程，將來的狀態僅與現在的狀態有關，而與過去的狀態無關，稱具有這種性質的程序為馬爾科夫程序。
馬爾科夫決策程序可以用乙個四元組來表示，其中x是狀態集，a是動作集，p是狀態轉移的概率，u是狀態轉移過程中的收益。
1.狀態集
狀態集滿足下一時刻的狀態僅與此時刻的狀態有關，而與過去時刻無關。
2.動作集
動作集是狀態轉移的原因。
3.狀態轉移概率
對於具有n個狀態的mdp，在t時刻處於狀態i，而t+1時刻處於狀態j的一步轉移概率為
則狀態轉移概率矩陣為
如果狀態轉移概率與時間無關，則稱為是平穩的。且轉態轉移矩陣具有以下性質：
轉態轉移概率估算有兩種方法，一種是根據經驗進行主觀**，另一種方法是利用已有統計資料進行統計分析。
4.轉態轉移過程中的收益
在不同的狀態轉移過程中會對應有各自的收益，從而可以得到整個程序的收益為
你好！ 這是你第一次使用markdown編輯器所展示的歡迎頁。如果你想學習如何使用markdown編輯器, 可以仔細閱讀這篇文章，了解一下markdown的基本語法知識。
全新的介面設計，將會帶來全新的寫作體驗；
在創作中心設定你喜愛的**高亮樣式，markdown將**片顯示選擇的高亮樣式進行展示；
全新的katex數學公式語法；
增加了支援甘特圖的mermaid語法1
功能；增加了焦點寫作模式、預覽模式、簡潔寫作模式、左右區域同步滾輪設定等功能，功能按鈕位於編輯區域與預覽區域中間；
增加了檢查列表功能。
撤銷：ctrl/command + z
重做：ctrl/command + y
加粗：ctrl/command + b
斜體：ctrl/command + i
無序列表：ctrl/command + shift + u
有序列表：ctrl/command + shift + o
檢查列表：ctrl/command + shift + c
插入**：ctrl/command + shift + k
插入：ctrl/command + shift + g
直接輸入1次#，並按下space後，將生成1級標題。
輸入2次#，並按下space後，將生成2級標題。
以此類推，我們支援6級標題。有助於使用toc語法後生成乙個完美的目錄。
強調文字
強調文字
加粗文字加粗文字
標記文字
刪除文字
引用文字h2o is是液體。
210 運算結果是 1024.
帶尺寸的:
居中的:
居中並且帶尺寸的:
當然，我們為了讓使用者更加便捷，我們增加了拖拽功能。
去部落格設定頁面，選擇一款你喜歡的**片高亮樣式，下面展示同樣高亮的**片.
// an highlighted block
var foo =
'bar'
;
專案3乙個簡單的**是這麼建立的：
專案value
電腦$1600
手機$12
導管$1
使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
第一列第二列
第三列第一列文字居中
第二列文字居右
第三列文字居左
smartypants將ascii標點字元轉換為「智慧型」印刷標點html實體。例如：
type
ascii
html
single backticks
'isn't this fun?'『isn』t this fun?』
quotes
"isn't this fun?"「isn』t this fun?」
dashes
-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash
markdown
text-to-
html conversion tool
authors
john
luke
乙個具有註腳的文字。2
markdown將文字轉換為 html。
您可以使用渲染latex數學表示式 katex:
gamma公式展示 γ(n
)=(n
−1)!
∀n∈n
\gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb n
γ(n)=(
n−1)
!∀n∈
n 是通過尤拉積分
γ (z
)=∫0
∞tz−
1e−t
dt.\gamma(z) = \int_0^\infty t^e^dt\,.
γ(z)=∫
0∞t
z−1e
−tdt
.
你可以找到更多關於的資訊latex數學表示式here.可以使用uml圖表進行渲染。 mermaid. 例如下面產生的乙個序列圖：:
這將產生乙個流程圖。:
我們依舊會支援flowchart的流程圖：
如果你想嘗試使用此編輯器, 你可以在此篇文章任意編輯。當你完成了一篇文章的寫作, 在上方工具欄找到文章匯出，生成乙個.md檔案或者.html檔案進行本地儲存。
如果你想載入一篇你寫過的.md檔案或者.html檔案，在上方工具欄可以選擇匯入功能進行對應副檔名的檔案匯入，
繼續你的創作。
mermaid語法說明↩︎
註腳的解釋 ↩︎
mdp框架 MDP 馬爾科夫決策過程
在自動駕駛中，路徑規劃有很多種方式，傳統演算法包括深度廣度優先搜尋，a 演算法。這些都是不錯的演算法，但是都有乙個問題，他們都是建立在控制運動的結果是確定性的假設上的。比如，汽車的速度，轉彎的角度，位置，雷達資料都是無誤差的。但是在現實世界中，是到處都充滿了誤差的。實際上，運動會引入不確定性，因為運...
馬爾科夫決策過程（MDP）學習筆記
1.概述 mdp由乙個 agent和乙個環境 e 一組可能的狀態 s 一組可用的行動 a 和獎勵函式 r s a r 構成。在離散時間的步驟中，agent不斷地從與環境的互動中 學習並作出決策。在每個時間步 t 觀察環境的當前狀態，記作 st s 並根據策略 選擇執行乙個動作 at a 之後，從環境...
馬爾科夫決策過程
1.能夠檢測到理想狀態 2.可以多次嘗試採取不同動作 3.系統的下乙個狀態只與當前狀態有關，而與之前的狀態無關。在決策過程中還和當前採取的動作有關。s 表示狀態集 a 表示一組動作 p 表示狀態轉移概率。psa表示在當前狀態s下，執行動作a,轉移到其他狀態的概率。r 獎勵還是。表示agent採取某個...