马尔可夫决策过程MDP

1. 马尔可夫模型的几类子模型

　　马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性)，也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。

　　马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性，与上面不同的是MDP考虑了动作，即系统下个状态不仅和当前的状态有关，也和当前采取的动作有关。还是举下棋的例子，当我们在某个局面（状态s）走了一步(动作a)，这时对手的选择（导致下个状态s’）我们是不能确定的，但是他的选择只和s和a有关，而不用考虑更早之前的状态和动作，即s’是根据s和a随机生成的。

　　我们用一个二维表格表示一下，各种马尔可夫子模型的关系就很清楚了：

	不考虑动作	考虑动作
状态完全可见	马尔科夫链(MC)	马尔可夫决策过程(MDP)
状态不完全可见	隐马尔可夫模型(HMM)	不完全可观察马尔可夫决策过程(POMDP)

2. 马尔可夫决策过程

一个马尔可夫决策过程由一个四元组构成M = (S, A, P_sa, R ) ^[注1]

S: 表示状态集(states)，有s∈S，s_i表示第i步的状态。
A:表示一组动作(actions)，有a∈A，a_i表示第i步的动作。
P_sa: 表示状态转移概率。P_sa 表示的是在当前s ∈ S状态下，经过a ∈ A作用后，会转移到的其他状态的概率分布情况。比如，在状态s下执行动作a，转移到s'的概率可以表示为p(s'|s,a)，也可以说s‘的分布服从P_sa。
R: S×A€ℝ ，R是回报函数(reward function)。有些回报函数状态S的函数，可以简化为R: S € ℝ。如果一组(s,a)转移到了下个状态s'，那么回报函数可记为r(s'|s, a)。如果(s,a)对应的下个状态s'是唯一的，那么回报函数也可以记为r(s,a)。（这里分为确定性和不确定。确定性的回报，即当在s下执行a时，下个状态s’是确定的；而不确定性的回报是指当在s下执行a时，下个状态s’是不确定的，即带概率的，这时我们需要用确定的期望值来代替不确定，即 E(r(s'|s, a)) = Σ_s1[p(s₁|s,a) * r(s₁|s,a)] ）

　　MDP 的动态过程如下：某个agent(智能体，也翻译成代理、学习者)的初始状态为s₀，然后从 A 中挑选一个动作a₀执行，执行后，agent 按P_sa概率随机转移到了下一个s₁状态，s₁∈ P_s_0a₀。然后再执行一个动作a₁，就转移到了s₂，接下来再执行a₂…，我们可以用下面的图表示状态转移的过程。

如果回报r是根据状态s和动作a得到的，则MDP还可以表示成下图：

巴特西

马尔可夫决策过程MDP

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