待验证50% 置信事实精确时间
只有基于势函数（Potential-based）的奖励塑形才能保证最优策略不变，附加奖励形式为F(s,s')=γΦ(s')-Φ(s)时原始MDP和塑形后MDP的最优策略等价
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/17
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相关事实
待验证The Markov Decision Process (MDP) in reinforcement learning is essentially a dynamic system with a reward mechanism66% 相似已验证马尔可夫决策过程（MDP）由五个核心要素构成：状态空间、动作空间、状态转移概率、奖励函数和折扣因子63% 相似已验证马尔可夫决策过程（MDP）为强化学习提供了完整的数学框架，其马尔可夫性质认为未来状态仅取决于当前状态与动作63% 相似待验证马尔可夫决策过程（MDP）为智能体的感知—决策—执行闭环提供了数学框架63% 相似已验证强化学习通过智能体与环境的持续交互来学习最优策略，其数学基础是马尔可夫决策过程（MDP），由状态空间、动作空间、转移函数、奖励函数和折扣因子构成61% 相似
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