马尔可夫链是由状态和状态转移表示的一种随机过程，其满足马尔可夫性。马尔可夫决策的目的是为了最大化整体回报值。在真实应用中，环境的状态通常对于智能体来说是不完全可观的，因此使用MDP模型不能够精确的描述问题，由此引入了POMDP模型。 在POMDP模型中，引入了状态观测器来使得智能体能够推断状态的概...
显然，相比于MDP而言，观测集合Z和观测函数O是POMDP问题中多出来的部分，这也为POMDP提供了描述更多类型...
首先，在MDP（Markov Decision Process）中，状态是完全可观测的。下一个状态仅依赖于当前状态和所采取的动作，而与之前的状态和动作无关。比如下象棋，对于棋手来说，棋局是完全可观测的。下一步的棋局状态完全取决于当前的棋局和棋手的落子选择。而在POMDP（Partially Observable Markov Decision Process）中，状态是...
部分可观的马尔可夫决策过程(Partial observable markov decision process,POMDP) 在真实应用中,环境的状态通常对于智能体来说是不完全可观的,因此使用MDP模型不能够精确的描述问题,由此引入了POMDP模型。 在POMDP模型中,引入了状态观测器来使得智能体能够推断状态的概率分布。 置信度迭代公式: 其中 , 可表示为 状态价值...
= 0.4 * 0.9 + 0.6 * 1.1 = xxx自动驾驶决策领域绕不开的就是不确定性的处理，而POMDP恰恰...
有一种比较粗略的解释就是，MDP是基于MC过程之上赋以“controlled decision mechanism”，而POMDP可以理解...
MDP：已知agent一开始是在状态A，Q(A, stay) = Uo + [0.9 * 0 + 0.1 * 1] = 0 + 0....