MDP算法

MDP被定义为一个元组(S,A,P,r,R)

S:所有状态集合

A:在环境力里面智能体所作动作的集合

P:状态转移函数P(s'|s,a)，智能体在当前s下，执行a之后，转移到是s'的概率

R:奖励函数R(s,a),表示在环境s下执行动作a之后获得的立即奖励，有时候还需要知道s'是多少才能共同决定奖励是多少。

r:折损因子[0,1]取值，对未来奖励进行折损，符合人类更加看重当下的奖励行为；另外使收益不是无限大，使迭代停止

贝尔曼期望函数、贝尔曼最优函数

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