mdp ne demek?

Markov Karar Süreci (MDP), matematiksel bir çerçeve olup karar verme problemlerini modellemek için kullanılır. Özellikle, sonuçları kısmen rastgele ve kısmen karar vericinin kontrolünde olan durumlarda karar verme süreçlerini ele alır. MDP'ler, pekiştirmeli öğrenme alanının temelini oluşturur.

Temel Bileşenleri:

• Durumlar (States): Sistemin içinde bulunabileceği farklı durumları temsil eder. Örnek olarak bir robotun bulunduğu konum veya bir oyunun mevcut tahta dizilimi verilebilir.

• Eylemler (Actions): Ajanın bir durumda gerçekleştirebileceği eylemleri ifade eder. Örneğin, robotun hareket edebileceği yönler veya bir oyuncunun yapabileceği hamleler.

• Geçiş Olasılıkları (Transition Probabilities): Bir durumda belirli bir eylemin gerçekleştirilmesi sonucunda, sistemin hangi olasılıkla hangi duruma geçeceğini belirler. Bu olasılıklar, sistemin dinamiklerini modellemeye yardımcı olur.

• Ödüller (Rewards): Ajanın belirli bir durumda belirli bir eylemi gerçekleştirmesi sonucunda aldığı sayısal geri bildirimlerdir. Amaç, uzun vadede toplam ödülü maksimize etmektir.

• İndirgeme Faktörü (Discount Factor): Gelecekteki ödüllerin mevcut değerini belirleyen bir faktördür (0 ile 1 arasında). Yakın gelecekteki ödüllere daha fazla önem verilirken, uzak gelecekteki ödüllerin önemi azalır.

MDP Nasıl Çalışır?

1. Ajan, başlangıç durumundadır.
2. Ajan, mevcut durumda mevcut eylemlerden birini seçer.
3. Seçilen eylem sonucunda, sistem belirli bir olasılıkla bir sonraki duruma geçer.
4. Ajan, bu geçiş için bir ödül alır.
5. Ajan, uzun vadede toplam ödülü maksimize etmek amacıyla bu süreci tekrar eder.

Kullanım Alanları:

MDP'ler, robotik, oyun teorisi, ekonomi, operasyon araştırması ve kontrol teorisi gibi birçok alanda uygulama alanı bulur. Örnek olarak, bir robotun bir labirentte gezinmesini, bir yapay zekanın bir oyunu oynamasını veya bir şirketin envanter yönetimini optimize etmesini modellemek için kullanılabilirler.

MDP'lerin Çözümü:

MDP'leri çözmek, optimal bir politika (policy) bulmak anlamına gelir. Bir politika, her durum için hangi eylemin seçileceğini belirleyen bir eşleştirmedir. Optimal politika, uzun vadede beklenen toplam ödülü maksimize eden politikadır. MDP'leri çözmek için kullanılan çeşitli algoritmalar mevcuttur. Bunlar arasında değer iterasyonu, politika iterasyonu ve Q-öğrenimi bulunur.