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- 为什么一般强化学习要建模成Markov Decision Process（MDP）？有什么参考文献吗？ - 知乎
我的理解是并不是因为RL才要建模成MDP，而是因为要解决的问题是 Sequential Decision Making （序列决策），才建模成MDP。而RL只是求解MDP的一种方法，是在最开始env未知的情况下通过agent不断与env交互来更新 policy。 实际上， planning 的方法也可以求解MDP，但是前提是要知道env，即有model。然后每一次通过
- Real-life examples of Markov Decision Processes
I haven't come across any lists as of yet The most common one I see is chess Can it be used to predict things? If so what types of things? Can it find patterns amoung infinite amounts of data? What can this algorithm do for me Bonus: It also feels like MDP's is all about getting from one state to another, is this true?
- POMDP与MDP的区别？部分可观测如何理解？ - 知乎
对比Belief MDP和普通MDP的贝尔曼最优方程中，可以发现，核心的区别在于Belief MDP里是对观测量求和，MDP则是对状态量求和。 在MDP里面，当前状态是确定的，动作也是确定的，但是下一步的状态是不确定的，因此求和的是值函数相对于状态的期望。
- What is the difference between Reinforcement Learning(RL) and Markov . . .
What is the difference between a Reinforcement Learning (RL) and a Markov Decision Process (MDP)? I believed I understood the principles of both, but now when I need to compare the two I feel lost
- 强化学习中q learning和MDP的区别是什么？ - 知乎
强化学习求解TSP（一）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码） - 知乎 (zhihu com) 一、Qlearning简介 Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在
- machine learning - From Markov Decision Process (MDP) to Semi-MDP: What . . .
Markov Decision Process (MDP) is a mathematical formulation of decision making An agent is the decision maker In the reinforcement learning framework, he is the learner or the decision maker We
- MDPI投稿后，pending review状态是编辑还没有看的意思？ - 知乎
pending review其实是编辑初审及寻找审稿人，但是这个过程可快可慢，取决于编辑的时间。pending review通过后（初审已通过，并已有审稿人接受审稿邀请）， MDPI 会给你发邮件，告诉你你的文章被分配到**助理编辑手中，这时候状态已经变为under review,正式进入外审流程。后续还会随时发邮件与沟通
- 是不是所有的MDP问题都属于强化学习问题？ - 知乎
并不是，甚至大部分研究者提到MDP的时候都不是指强化学习，而是“DP”（动态规划），比如《Heuristic Search for Generalized Stochastic Shortest Path MDPs》。强化学习在整个MDP研究中属于小众，但热门。尤其在落地的研究中，由于它身上有很多很多的缺陷，在很多应用级场景下的表现基本都不如DP方法。
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