Der Markov-Entscheidungsprozess (MDP) ist ein mathematisches Modell, das in der Künstlichen Intelligenz und Maschinellen Lernen verwendet wird, um optimale Entscheidungen in komplexen, dynamischen Systemen zu treffen. Es dient als grundlegendes Framework für Bestärkendes Lernen, einem Teilbereich des Maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, durch Versuch und Irrtum die bestmöglichen Aktionen in einer Umgebung auszuführen.
Ein MDP besteht aus mehreren zentralen Komponenten: dem Zustandsraum, der alle möglichen Zustände des Systems abbildet, dem Handlungsraum, der die möglichen Aktionen des Agents enthält, der Übergangsfunktion, die die Wahrscheinlichkeit des Übergangs von einem Zustand in einen anderen in Abhängigkeit von der gewählten Aktion angibt, und der Belohnungsfunktion, die jedem Zustand oder jeder Aktion eine Belohnung zuweist, die deren Wert angibt.
Das Ziel in einem MDP ist die Bestimmung einer Politik, die den erwarteten Gesamtgewinn über einen Zeitraum maximiert. Diese Politik legt fest, welche Aktion der Agent in einem bestimmten Zustand ausführen soll, um das beste mögliche Ergebnis zu erzielen.
Markov-Entscheidungsprozesse finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Robotik, autonomen Fahrzeugen, Ressourcenverwaltung und Spielentwicklung. Sie sind besonders nützlich bei der Lösung von Problemen, bei denen Entscheidungen in einer Abfolge getroffen werden müssen und die Zukunft ungewiss ist. Durch die Verwendung von MDPs können Systeme effizient und effektiv Entscheidungen treffen, um ihre Ziele zu erreichen.