Quá trình quyết định Markov (MDP)

Quy trình quyết định Markov hoạt động như thế nào

MDP được định nghĩa bởi một số thành phần chính mô tả sự tương tác giữa tác nhân và môi trường của nó:

• Trạng thái (S): Một tập hợp tất cả các tình huống hoặc cấu hình có thể có mà tác nhân có thể gặp phải. Ví dụ: vị trí của robot trong phòng hoặc mức tồn kho của một sản phẩm.
• Hành động (A): Một tập hợp tất cả các hành động có thể mà tác nhân có thể thực hiện ở mỗi trạng thái. Đối với robot, hành động này có thể là tiến về phía trước, sang trái hoặc sang phải.
• Xác suất chuyển tiếp: Xác suất chuyển từ trạng thái hiện tại sang trạng thái mới sau khi thực hiện một hành động cụ thể. Xác suất này phản ánh sự không chắc chắn của môi trường, chẳng hạn như bánh xe của robot bị trượt.
• Chức năng khen thưởng: Một tín hiệu cho biết giá trị tức thời của việc chuyển sang trạng thái mới. Phần thưởng có thể là tích cực hoặc tiêu cực và hướng dẫn tác nhân đến kết quả mong muốn.
• Chính sách (π): Chiến lược mà tác nhân sử dụng để lựa chọn hành động trong mỗi trạng thái. Mục tiêu cuối cùng của việc giải bài toán MDP là tìm ra một chính sách tối ưu—chính sách tối đa hóa tổng phần thưởng kỳ vọng trong dài hạn.

Quá trình này diễn ra theo chu kỳ: tác nhân quan sát trạng thái hiện tại, chọn hành động dựa trên chính sách của mình, nhận phần thưởng và chuyển sang trạng thái mới. Vòng lặp này tiếp tục, cho phép tác nhân học hỏi từ kinh nghiệm của mình.

Ứng dụng trong thế giới thực

MDP được sử dụng để mô hình hóa nhiều vấn đề ra quyết định tuần tự.

1. Robot và Điều hướng Tự động: Trong robot , MDP có thể mô hình hóa cách robot di chuyển trong một không gian phức tạp. Các trạng thái có thể là tọa độ và hướng của robot, trong khi hành động là các chuyển động của nó (ví dụ: tiến về phía trước, rẽ). Phần thưởng có thể là tích cực khi đến đích và tiêu cực khi va chạm với chướng ngại vật hoặc sử dụng năng lượng dư thừa. Các hệ thống nhận thức, thường sử dụng thị giác máy tính (CV) để phát hiện vật thể , cung cấp thông tin trạng thái cần thiết cho MDP. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng như xe tự hành , vốn phải liên tục đưa ra quyết định dựa trên đầu vào cảm biến.
2. Quản lý Hàng tồn kho và Chuỗi Cung ứng: Doanh nghiệp có thể sử dụng MDP để tối ưu hóa việc kiểm soát hàng tồn kho. Trạng thái thể hiện mức tồn kho hiện tại, hành động thể hiện số lượng sản phẩm cần đặt hàng lại, và chức năng khen thưởng cân bằng lợi nhuận từ doanh số với chi phí lưu kho và hết hàng. Điều này giúp đưa ra quyết định đặt hàng tối ưu trong điều kiện nhu cầu không chắc chắn, một thách thức quan trọng trong AI dành cho bán lẻ . Các tổ chức hàng đầu như Hiệp hội Quản lý Chuỗi Cung ứng đang khám phá các phương pháp tối ưu hóa tiên tiến này.

Mối quan hệ với các khái niệm khác

Việc phân biệt MDP với các khái niệm liên quan trong học máy (ML) là rất hữu ích:

• Học Tăng cường (RL): RL là lĩnh vực AI liên quan đến việc đào tạo các tác nhân đưa ra quyết định tối ưu. MDP cung cấp khuôn khổ toán học chính thức định nghĩa vấn đề mà các thuật toán RL được thiết kế để giải quyết. Khi các mô hình chuyển đổi và phần thưởng của môi trường chưa được biết, các kỹ thuật RL được sử dụng để học chính sách tối ưu thông qua thử nghiệm và sai sót. Học Tăng cường Sâu mở rộng điều này bằng cách sử dụng các mô hình học sâu để xử lý các không gian trạng thái phức tạp, nhiều chiều, như được đề cập trong các tài liệu nền tảng như cuốn sách của Sutton và Barto .
• Mô hình Markov Ẩn (HMM): Không giống như MDP, trong đó trạng thái có thể quan sát được hoàn toàn, Mô hình Markov Ẩn (HMM) được sử dụng khi trạng thái không thể nhìn thấy trực tiếp mà phải được suy ra từ một chuỗi quan sát. HMM dùng để phân tích và suy luận, không phải để ra quyết định, vì chúng không bao gồm hành động hoặc phần thưởng.
• Lập trình động: Khi có sẵn mô hình MDP hoàn chỉnh và chính xác (tức là xác suất chuyển đổi và phần thưởng đã biết), có thể giải quyết bằng các phương pháp Lập trình động như lặp giá trị và lặp chính sách để tìm ra chính sách tối ưu.

Việc phát triển các giải pháp cho MDP thường liên quan đến việc sử dụng các thư viện RL như Gymnasium và các nền tảng ML như PyTorch hoặc TensorFlow . Thành phần nhận thức của các hệ thống này, xác định trạng thái hiện tại, có thể được xây dựng bằng các mô hình như Ultralytics YOLO11 . Toàn bộ quy trình làm việc, từ quản lý dữ liệu đào tạo đến triển khai mô hình , có thể được tinh giản bằng các nền tảng như Ultralytics HUB và được quản lý bằng các phương pháp MLOps mạnh mẽ.