Οι Μαρκοβιανές Αποφάσεις Διαδικασίας (MDPs) αναπαριστούν ένα πλαίσιο μαθηματικής μοντελοποίησης για τη λήψη αποφάσεων σε συνθήκες αβεβαιότητας και αλληλεπίδρασης με ένα περιβάλλον. Αποτελούν ένα βασικό εργαλείο στη θεωρία της ενισχυτικής μάθησης και εφαρμόζονται ευρέως σε πολλούς τομείς, όπως η ρομποτική, η αυτόνομη πλοήγηση, η διαχείριση πόρων και η θεωρία των παιγνίων.
Στην ουσία, ένα MDP αποτελείται από ένα σύνολο καταστάσεων, μια σειρά από δράσεις που μπορούν να πραγματοποιηθούν σε κάθε κατάσταση, μια συνάρτηση ανταμοιβής που καθορίζει την αμοιβή που λαμβάνει το σύστημα για κάθε δράση σε κάθε κατάσταση, καθώς και μια πιθανοτική συνάρτηση μετάβασης που περιγράφει την πιθανότητα μετάβασης από μια κατάσταση σε μια άλλη μετά από μια συγκεκριμένη δράση.
Μια απόφαση σε ένα MDP ονομάζεται πολιτική και αναπαριστά το σύνολο των δράσεων που πρέπει να πραγματοποιηθούν σε κάθε κατάσταση. Ο στόχος της ενισχυτικής μάθησης είναι να εκπαιδεύσει ένα σύστημα να επιλέγει την καλύτερη πολιτική, δηλαδή την πολιτική που θα οδηγήσει στη μέγιστη συγκεντρωμένη ανταμοιβή στο μακροπρόθεσμο.
Οι MDPs βρίσκουν εφαρμογή σε πολλούς τομείς. Στη ρομποτική, για παράδειγμα, ένα ρομπότ μπορεί να χρησιμοποιήσει ένα MDP για να λάβει αποφάσεις σχετικά με την κίνησή του σε ένα περιβάλλον, λαμβάνοντας υπόψη τους περιορισμούς και τους στόχους του. Στη διαχείριση πόρων, ένα MDP μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση της βέλτιστης πολιτικής που θα οδηγήσει στη μέγιστη απόδοση με δεδομένους περιορισμούς στους πόρους.
Ο αλγόριθμος εκπαίδευσης στα MDPs γίνεται συνήθως μέσω μεθόδων ενισχυτικής μάθησης, όπως ο Q-Learning, ο SARSA, οι επαναληπτικοί αλγόριθμοι και οι πολιτικές αποσύνθεσης. Αυτοί οι αλγόριθμοι εκπαιδεύουν το σύστημα να προσεγγίσει τη βέλτιστη πολιτική μέσω τ ης αλληλεπίδρασης με το περιβάλλον και τη βελτίωση της απόδοσής του με την πάροδο του χρόνου.
Γενικά, οι MDPs παρέχουν ένα πλαίσιο για τη μοντελοποίηση και την επίλυση προβλημάτων λήψης αποφάσεων σε περιβάλλοντα αβεβαιότητας και αλληλεπίδρασης. Είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάπτυξη αυτόνομων συστημάτων που μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τις συνθήκες του περιβάλλοντος και τους ορισμένους στόχους.