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马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes,MDPs）
MDPs 简单说就是一个智能体（Agent）采取行动（Action）从而改变自己的状态（State）获得奖励（Reward）与环境（Environment）发生交互的循环过程。
MDP 的策略完全取决于当前状态（Only present matters），这也是它马尔可夫性质的体现。
其可以简单表示为：
基本概念
- : 有限状态 state 集合，s 表示某个特定状态
- : 有限动作 action 集合，a 表示某个特定动作
- Transition Model : Transition Model, 根据当前状态 s 和动作 a 预测下一个状态 s’，这里的 表示从 s 采取行动 a 转移到 s’ 的概率
- Reward :表示 agent 采取某个动作后的即时奖励，它还有 R(s, a, s’), R(s) 等表现形式，采用不同的形式，其意义略有不同
- Policy : 根据当前 state 来产生 action，可表现为 或 ，后者表示某种状态下执行某个动作的概率
回报（Return）：
与 折扣率（discount） : U 代表执行一组 action 后所有状态累计的 reward 之和，但由于直接的 reward 相加在无限时间序列中会导致无偏向，而且会产生状态的无限循环。因此在这个 Utility 函数里引入 折扣率这一概念，令往后的状态所反馈回来的 reward 乘上这个 discount 系数，这样意味着当下的 reward 比未来反馈的 reward 更重要，这也比较符合直觉。定义
