De acordo com o abaixo, o que é o processo de decisão Markov?
Em matemática, um processo de decisão de Markov (MDP) é um processo de controle estocástico em tempo discreto. Ele fornece uma estrutura matemática para modelar a tomada de decisão em situações em que os resultados são parcialmente aleatórios e parcialmente sob o controle de um tomador de decisão. MDPs são úteis para estudar problemas de otimização resolvidos via programação dinâmica. MDPs eram conhecidos pelo menos desde a década de 1950; um corpo central de pesquisa sobre processos de decisão de Markov resultou do livro de 1960 de Ronald Howard, Programação Dinâmica e Processos de Markov. Eles são usados em muitas disciplinas, incluindo robótica, controle automático, economia e manufatura. O nome de MDPs vem do matemático russo Andrey Markov, pois eles são uma extensão das cadeias de Markov.
Um processo de decisão de Markov (MDP) é um framework matemático para modelar a tomada de decisão em casos em que os resultados não estão inteiramente sob o controle dos tomadores de decisão.