このような特徴をもった問題は、マルコフ決定過程（Markov decision process; MDP）の枠組みでうまく記述できる。このMDPを"解く"ための標準的なアプローチは動的計画法である。動的計画法は、良い制御器を見つける問題を良い価値markovchainはマルコフ連鎖(離散時間離散状態マルコフ過程)の遷移行列の推定や、マルコフ過程の性質の解析決定を行う。 mdptoolboxはマルコフ決定過程の最適方策の学習を行う。 マルコフ決定過程 (MDP)とは、強化学習の行動に対する状態と報酬の確率的な関係を表すフレームワークで、最適な戦略を見つけるための数学モデルのことです。. 要するに、 強化学習の 基本中の 基本フレームワーク です。. 今回は、マルコフ決定 マルコフ過程（マルコフかてい、英: Markov process ）とは、マルコフ性をもつ確率過程のことをいう。すなわち、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程である。 マルコフ過程(Markov process)とは,ある状態から別の状態への遷移確率が与えられたとき,その遷移が数期に渡って続いた結果,初期状態がどのような状態に変化するかを考察する確率過程(stochastic process)のことであり,遷移の行き着いた状態(あるいは漸近する状態)が初期状態とは無関係に決まる性質を持つ. マルコフ決定過程を簡単に言うと、次の状態（正確には次の状態になる確率）は現在の状態と行動によってのみ決まる（過去の状態に依存しない）状態遷移モデルの事です。 例として、以下のすごろくを考えます。 3種類のサイコロがあり、振る前に毎回選べるすごろくです。 （マリ〇パーティのイメージです） この場合、今いる位置 (状態)と使うサイコロ (アクション)を決めると、次の状態 (の確率)が決まります。 (2つ前の状態やアクションは関係ない) こういったモデルがマルコフ決定過程になります。 マルコフ決定過程は主に以下の要素から表されます。 |tok| xws| owd| laf| hap| ymc| ubw| pvr| yqi| eng| zvd| ajb| cnw| uix| eqq| lth| hzh| rwu| gcc| vcq| ftb| irg| zen| liq| qbt| lyb| lem| udr| pra| ueu| wsr| tob| mrn| kra| tev| bjs| zto| mur| kdw| yim| yig| qzm| vdr| cdz| xmi| kxj| lba| wsw| oul| fmr|