Wie sieht der Markov-Entscheidungsprozess aus?
In der Mathematik ist ein Markov-Entscheidungsprozess (MDP) ein zeitdiskreter stochastischer Kontrollprozess. Er bietet einen mathematischen Rahmen für die Modellierung von Entscheidungen in Situationen, in denen die Ergebnisse teilweise zufällig sind und teilweise unter der Kontrolle eines Entscheidungsträgers stehen. MDPs sind nützlich, um Optimierungsprobleme zu untersuchen, die durch dynamische Programmierung gelöst werden. MDPs sind bereits seit den 1950er Jahren bekannt; ein wesentlicher Teil der Forschung über Markov-Entscheidungsprozesse geht auf das Buch Dynamic Programming and Markov Processes von Ronald Howard aus dem Jahr 1960 zurück. Sie werden in vielen Disziplinen eingesetzt, z. B. in der Robotik, der automatischen Steuerung, der Wirtschaft und der Produktion. Der Name der MDPs stammt von dem russischen Mathematiker Andrey Markov, da sie eine Erweiterung der Markov-Ketten sind.
Ein Markov-Entscheidungsprozess (MDP) ist ein mathematischer Rahmen für die Modellierung von Entscheidungsprozessen, bei denen die Ergebnisse nicht vollständig unter der Kontrolle der Entscheidungsträger stehen. MDPs werden in einer Vielzahl von Disziplinen eingesetzt, z. B. in der Robotik und der Wirtschaft.
According to the below, what is the Markov decision process?
In mathematics, a Markov decision process (MDP) is a discrete-time stochastic control process. It provides a mathematical framework for modeling decision making in situations where outcomes are partly random and partly under the control of a decision maker. MDPs are useful for studying optimization problems solved via dynamic programming. MDPs were known at least as early as the 1950s;[1] a core body of research on Markov decision processes resulted from Ronald Howard's 1960 book, Dynamic Programming and Markov Processes.[2] They are used in many disciplines, including robotics, automatic control, economics and manufacturing. The name of MDPs comes from the Russian mathematician Andrey Markov as they are an extension of Markov chains.
A Markov decision process (MDP) is a mathematical framework  for modeling decision making in cases where outcomes are not entirely under the control of decision makers. MDPs are used in a variety of disciplines, such as robotics and economics.