马尔可夫决策过程
强化学习的数学基础框架，以五元组（S, A, P, R, γ）精确描述决策问题，结合贝尔曼方程递归计算最优价值函数
核心事实
时间轴 (近 90 天)
交互引发的非平稳性破坏了MDP的平稳性假设，使基于该假设推导的收敛性保证失效
研究对象是有限马尔可夫决策过程（MDP），轨迹由固定的行为策略产生，其状态-动作链是不可约的并允许存在周期性
联邦强化学习中多个智能体与同一马尔可夫决策过程交互，通过中心服务器交换信息，共同学习最优的状态-动作价值函数
强化学习中的状态—动作—奖励框架源自马尔可夫决策过程（MDP）理论
ZGCM-1在中期训练阶段将智能体与工具交互过程重新表述为马尔可夫决策过程（MDP）
量子算法如Grover搜索、量子振幅估计可用于加速MDP的价值迭代/策略迭代求解过程
MDP由四元组(S, A, P, R)定义：状态集合S、动作集合A、状态转移概率P和奖励函数R
强化学习是机器学习三大范式之一，与监督学习和无监督学习并列，其核心框架源自马尔可夫决策过程（MDP），由智能体、环境、状态、动作和奖励五个要素构成
现代深度强化学习（如 DQN、PPO、SAC）可视为值迭代和策略迭代等经典方法在连续高维空间中的函数逼近推广
MDP的关键假设是未来只取决于当前状态而非历史路径
全部知识事实 (14)
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
80%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
80%已验证马尔可夫决策过程（MDP）在数学上由五元组（S, A, P, R, γ）定义
75%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
75%待验证MDP的关键假设是未来只取决于当前状态而非历史路径
70%待验证现代深度强化学习（如 DQN、PPO、SAC）可视为值迭代和策略迭代等经典方法在连续高维空间中的函数逼近推广
60%待验证交互引发的非平稳性破坏了MDP的平稳性假设，使基于该假设推导的收敛性保证失效
50%待验证研究对象是有限马尔可夫决策过程（MDP），轨迹由固定的行为策略产生，其状态-动作链是不可约的并允许存在周期性
50%待验证联邦强化学习中多个智能体与同一马尔可夫决策过程交互，通过中心服务器交换信息，共同学习最优的状态-动作价值函数
50%待验证强化学习中的状态—动作—奖励框架源自马尔可夫决策过程（MDP）理论
50%待验证ZGCM-1在中期训练阶段将智能体与工具交互过程重新表述为马尔可夫决策过程（MDP）
50%待验证量子算法如Grover搜索、量子振幅估计可用于加速MDP的价值迭代/策略迭代求解过程
50%待验证MDP由四元组(S, A, P, R)定义：状态集合S、动作集合A、状态转移概率P和奖励函数R
50%待验证强化学习是机器学习三大范式之一，与监督学习和无监督学习并列，其核心框架源自马尔可夫决策过程（MDP），由智能体、环境、状态、动作和奖励五个要素构成
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