根據下面的說法, 馬爾科夫決策過程是什麼?
Context:在數學中,馬爾科夫決策過程 (MDP) 是一個離散時間的隨機控制過程. 它提供了一個數學框架,用於在結果部分隨機,部分受決策者的控制的情況下建模決策. MDP對於通過動態程式設計解決的優化問題很有用. 至少在20世紀50年代就已知MDP;關於馬爾科夫決策過程的核心研究成果來自羅納德·霍華德的1960年書"動態程式設計和馬爾科夫過程". 它們在許多學科中使用,包括機器人,自動控制,經濟和製造業. MDP的名字來自俄羅斯數學家安德烈·馬爾科夫,因為它們是馬爾科夫鏈的延伸.
馬爾科夫決策過程 (Markov decision process,MDP) 是一種用於模擬決策的數學框架,在決策者無法完全控制結果的情況下,這種決策過程可以被描述為: 在各種學科中使用MDP,例如機器人學和經濟學.