---
title: "馬可夫決策過程（Markov Decision Process）"
slug: markov-decision-process
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/markov-decision-process
updated_at: 2026-04-29
tags: [強化學習, AI基礎, 最佳化, 數學基礎, 模型訓練]
ipas_term: false
---

# 馬可夫決策過程（Markov Decision Process）

> **你有沒有想過，做決定不只是看現在，還要看下一步會發生什麼？**
> 你可以把 MDP 想成，人在不同狀態下選動作，系統會回給你結果。
> 它其實就是描述「狀態、動作、獎勵」的數學框架。
> 在強化學習和 AI 代理裡，它是最核心的決策模型之一。
>
>
> 你可以把它想成一個把抽象概念拉回日常判斷的提示，先知道它解決什麼問題，再看技術細節。

### 容易混淆
> **MDP vs 馬可夫鏈**
> 馬可夫鏈只看狀態轉移，MDP 還加入動作和獎勵。
> 一個只有變化，一個還有選擇。
>
> **MDP vs 強化學習**
> MDP 是問題建模方式，強化學習是找解的方法。
> 一個定義世界，一個學著做決定。
>
> **最關鍵的區別：** MDP 在描述問題，強化學習在學解法。
>
### 記住這句就好
> 有狀態、有動作、有回饋，才是決策問題。
>
### 實際案例
> **機器人走路**
> 機器人每一步的位置是狀態，走哪個方向是動作，撞牆或到達終點就是回饋。
>
> **遊戲 AI**
> 遊戲代理每回合都要決定下一步，成功或失敗的分數就是它學習的信號。
>
### 算法與應用
> MDP 通常包含狀態、動作、轉移機率、獎勵和折扣因子。
> 它假設下一步只和現在狀態有關，這就是馬可夫性。
> 許多強化學習演算法，都是在這個框架下找最佳策略。
>
### 情境判斷
> **Q1（直覺題）： 你要描述「做一個動作後，環境會怎麼變」這件事，應該用什麼框架？**
>
> → MDP 很適合，因為它本來就包含動作和狀態轉移。
>
> **Q2（判斷題）： 只要有時間順序的問題，就一定是 MDP 嗎？**
>
> → 不一定，還要有動作和回饋設計，才算完整決策問題。
>
### 常見問題
> **Q：MDP 需要什麼元素？**
> 通常要有狀態、動作、轉移機率、獎勵和折扣因子。
>
> **Q：MDP 的馬可夫性是什麼？**
> 意思是下一個狀態只跟現在有關，不用看更久以前的歷史。
>
> **Q：MDP 為什麼重要？**
> 因為它把決策問題變成可分析、可學習的數學形式。
>
### 相關術語
> - **強化學習**：MDP 是它最常用的問題框架。
> - **AI 代理**：代理做決策時，常就活在這個框架裡。
> - **獎勵函數**：沒有回饋，MDP 很難真的變成可學習問題。
> - **探索與利用**：這是 MDP 落地時很常碰到的核心權衡。

---

來源：https://aiterms.tw/terms/markov-decision-process
快查頁：https://aiterms.tw/terms/markov-decision-process
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-markov-decision-process