马尔可夫决策过程和强化学习之间有什么关系？

在强化学习 (RL) 中，要解决的问题被描述为马尔可夫决策过程 (MDP)。RL 中的理论结果依赖于 MDP 描述与问题的正确匹配。如果您的问题被很好地描述为 MDP，那么 RL 可能是用于寻找解决方案的好框架。这并不意味着您需要完全描述 MDP（所有转换概率），只是您希望可以制作或发现 MDP 模型。

相反，如果你不能将你的问题映射到 MDP 上，那么 RL 背后的理论不能保证任何有用的结果。

影响强化学习效果的一个关键因素是状态应该具有马尔可夫属性——当前状态的值是足够的知识来确定动作选择后的立即转移概率和立即奖励。同样，您不需要提前知道这些是什么，只要这种关系预计是可靠和稳定的。如果它不可靠，您可能有一个POMDP。如果它不稳定，您可能会遇到非平稳问题。在任何一种情况下，如果与更严格定义的 MDP 的差异足够小，您可能仍然无法使用 RL 技术或需要稍微调整它们。

我们可以说 RL 和 DP 是 MDP 的两种类型吗？

我假设“DP”是指动态编程，在强化学习中有两种变体：策略迭代和价值迭代。

在这种情况下，您的问题的答案是“否”。我会说以下关系是正确的：

• DP是RL的一种。更具体地说，它是一种基于价值、基于模型、自举和离策略的算法。所有这些特征都可能有所不同。

  • 可能 DP 的“对立面”是 REINFORCE，它是policy-gradient、model-free、不引导并且是on-policy。DP 和 REINFORCE 方法都被认为是强化学习方法。

• DP 要求您完整描述 MDP，以及 DP 算法使用的已知转移概率和奖励分布。这就是它基于模型的原因。

• RL 和 MDP 之间的一般关系是，RL 是一个解决问题的框架，可以表示为 MDP。