Según lo siguiente, ¿qué es el proceso de decisión de Markov?
En matemáticas, un proceso de decisión de Markov (MDP) es un proceso de control estocástico en tiempo discreto. Proporciona un marco matemático para modelar la toma de decisiones en situaciones en las que los resultados son en parte aleatorios y en parte están bajo el control de un decisor. Los MDP son útiles para estudiar problemas de optimización resueltos mediante programación dinámica. Los MDP se conocían al menos desde la década de 1950; un núcleo de investigación sobre los procesos de decisión de Markov surgió del libro de Ronald Howard de 1960, Programación dinámica y procesos de Markov. Se utilizan en muchas disciplinas, como la robótica, el control automático, la economía y la fabricación. El nombre de MDP procede del matemático ruso Andrey Markov, ya que son una extensión de las cadenas de Markov.
Un proceso de decisión de Markov (MDP) es un marco matemático para modelar la toma de decisiones en casos en los que los resultados no están totalmente bajo el control de los decisores. Los MDP se utilizan en diversas disciplinas, como la robótica y la economía.