10.1 马尔可夫决策过程（MDP）建模与求解

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10.1 马尔可夫决策过程（MDP）建模与求解 10.1 马尔可夫决策过程（MDP）建模与求解：从理论根基到智能决策的桥梁在人工智能与自动化系统日益渗透人类社会运作核心的今天，我们不得不面对一个根本性问题：如何让机器在充满不确定性的环境中，做出“最优”的序列决策？这一问题的答案，并非藏匿于某种神秘算法，而是深植于运筹学与控制论百年积淀的土壤之中——马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），正是这座连接数学严谨性与智能实践性的关键桥梁。作为随机控制理论的核心建模工具，MDP提供了一种形式化框架，用以刻画智能体（Agent）在动态、随机环境下通过与环境交互来最大化累积收益的问题。