Wie sieht der Markov-Entscheidungsprozess aus?
According to the below, what is the Markov decision process?
A Markov decision process (MDP) is a mathematical framework  for modeling decision making in cases where outcomes are not entirely under the control of decision makers. MDPs are used in a variety of disciplines, such as robotics and economics.
Ein Markov-Entscheidungsprozess (MDP) ist ein mathematischer Rahmen für die Modellierung von Entscheidungsprozessen, bei denen die Ergebnisse nicht vollständig unter der Kontrolle der Entscheidungsträger stehen. MDPs werden in einer Vielzahl von Disziplinen eingesetzt, z. B. in der Robotik und der Wirtschaft.
summarization
In der Mathematik ist ein Markov-Entscheidungsprozess (MDP) ein zeitdiskreter stochastischer Kontrollprozess. Er bietet einen mathematischen Rahmen für die Modellierung von Entscheidungen in Situationen, in denen die Ergebnisse teilweise zufällig sind und teilweise unter der Kontrolle eines Entscheidungsträgers stehen. MDPs sind nützlich, um Optimierungsprobleme zu untersuchen, die durch dynamische Programmierung gelöst werden. MDPs sind bereits seit den 1950er Jahren bekannt; ein wesentlicher Teil der Forschung über Markov-Entscheidungsprozesse geht auf das Buch Dynamic Programming and Markov Processes von Ronald Howard aus dem Jahr 1960 zurück. Sie werden in vielen Disziplinen eingesetzt, z. B. in der Robotik, der automatischen Steuerung, der Wirtschaft und der Produktion. Der Name der MDPs stammt von dem russischen Mathematiker Andrey Markov, da sie eine Erweiterung der Markov-Ketten sind.
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