Quy trình quyết định Markov (MDP) là một khuôn khổ toán học để mô hình hóa việc ra quyết định trong các tình huống mà kết quả một phần là ngẫu nhiên và một phần nằm trong tầm kiểm soát của người ra quyết định. Đây là một khái niệm quan trọng trong trí tuệ nhân tạo và máy học, đặc biệt là trong lĩnh vực học tăng cường, cung cấp một phương pháp tiếp cận có cấu trúc để giải quyết các vấn đề quyết định tuần tự phức tạp. MDP được sử dụng để chính thức hóa các vấn đề mà một tác nhân tương tác với môi trường, nhằm mục đích lựa chọn các hành động tối đa hóa phần thưởng tích lũy.
Sự định nghĩa
Quy trình quyết định Markov (MDP) được định nghĩa bởi một tập hợp các trạng thái, một tập hợp các hành động, xác suất chuyển đổi và các hàm phần thưởng. Về mặt hình thức, MDP là một quy trình kiểm soát ngẫu nhiên theo thời gian rời rạc. Nó cung cấp một khuôn khổ toán học để mô hình hóa quá trình ra quyết định trong các tình huống mà kết quả một phần là ngẫu nhiên và một phần nằm trong tầm kiểm soát của người ra quyết định. Bạn có thể tìm thấy các giải thích toán học chuyên sâu hơn trên các nguồn như trang quy trình quyết định Markov của Wikipedia . Thuộc tính 'Markov' là chìa khóa: trạng thái tương lai chỉ phụ thuộc vào trạng thái và hành động hiện tại, không phụ thuộc vào lịch sử của các trạng thái hoặc hành động trước đó. Thuộc tính 'không nhớ' này đơn giản hóa vấn đề trong khi vẫn nắm bắt được nhiều tình huống thực tế.
Các thành phần chính của MDP
- Trạng thái: Đây là những trạng thái hoặc cấu hình có thể có của tác nhân. Ví dụ, trong trường hợp xe tự lái, trạng thái có thể bao gồm vị trí hiện tại của xe, tốc độ và điều kiện giao thông xung quanh. Trong bối cảnh tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) , trạng thái có thể là giai đoạn hiện tại của quy trình công việc.
- Hành động: Đây là những lựa chọn mà một tác nhân có thể thực hiện ở mỗi trạng thái. Tiếp tục ví dụ về xe tự lái, hành động có thể là tăng tốc, giảm tốc, rẽ trái hoặc rẽ phải. Đối với chatbot , hành động có thể là những phản hồi khác nhau mà nó có thể đưa ra cho đầu vào của người dùng.
- Xác suất chuyển đổi: Đối với mỗi cặp trạng thái-hành động, các xác suất này xác định khả năng chuyển đổi sang từng trạng thái tiếp theo có thể xảy ra. Vì MDP liên quan đến tính ngẫu nhiên, nên việc thực hiện hành động trong một trạng thái không đảm bảo kết quả cụ thể; thay vào đó, nó dẫn đến phân phối xác suất trên các trạng thái tiếp theo có thể xảy ra.
- Các hàm phần thưởng: Các hàm này định lượng phần thưởng ngay lập tức mà một tác nhân nhận được sau khi chuyển sang trạng thái mới. Phần thưởng có thể là tích cực (mong muốn) hoặc tiêu cực (không mong muốn, thường được gọi là chi phí hoặc hình phạt). Ví dụ, trong một trò chơi, chiến thắng có thể có phần thưởng tích cực lớn, trong khi thua có thể có phần thưởng tiêu cực. Trong điều chỉnh siêu tham số cho một mô hình, phần thưởng có thể liên quan đến số liệu hiệu suất của mô hình trên một tập hợp xác thực.
Sự liên quan và ứng dụng
MDP là nền tảng cho việc học tăng cường (RL), trong đó mục tiêu là đào tạo một tác nhân để đưa ra quyết định tối ưu trong một môi trường nhằm tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Các thuật toán RL như Q-learning và SARSA được xây dựng dựa trên khuôn khổ MDP. MDP đặc biệt hữu ích trong các tình huống:
- Quá trình ra quyết định diễn ra tuần tự: Các hành động thực hiện hiện tại sẽ ảnh hưởng đến trạng thái và phần thưởng trong tương lai.
- Sự không chắc chắn là cố hữu: Kết quả của hành động không phải lúc nào cũng có thể dự đoán được.
- Mục tiêu có thể được xác định bằng phần thưởng: Mục tiêu là tối đa hóa một số thước đo thành công tích lũy.
Các ứng dụng thực tế của MDP bao gồm:
- Robot: Trong robot, MDP có thể được sử dụng để lập kế hoạch di chuyển, điều hướng và thao tác của robot. Ví dụ, MDP có thể giúp robot học cách điều hướng trong kho hiệu quả, tránh chướng ngại vật và đến được các vị trí mục tiêu, có thể liên quan đến sản xuất và hậu cần .
- Chăm sóc sức khỏe: MDP có thể mô hình hóa việc ra quyết định lâm sàng, chẳng hạn như xác định các chiến lược điều trị tối ưu cho bệnh nhân. Chúng có thể giúp cá nhân hóa các kế hoạch điều trị dựa trên tình trạng bệnh nhân và dự đoán kết quả điều trị, cải thiện AI trong chăm sóc sức khỏe . Ví dụ, MDP có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc điều chỉnh liều lượng thuốc theo thời gian.
Các khái niệm liên quan
- Học tăng cường (RL): RL là một lĩnh vực con của học máy tập trung vào việc đào tạo các tác nhân để đưa ra chuỗi quyết định. MDP cung cấp nền tảng lý thuyết cho nhiều thuật toán RL. Các kỹ thuật RL thường được sử dụng để giải quyết MDP khi xác suất chuyển đổi và hàm phần thưởng không xác định hoặc phức tạp.
