马尔科夫决策过程（MDP）是一种数学框架，用于描述在带有随机性和部分可控性的情况下做决策的场景。本章将介绍MDP的核心概念，包括其构成要素和基础理论，并将重点放在MDP在计算机科学尤其是在AI和机器学习领域的应用。MDP被广泛用于运筹学、经济学以及工程学领域，特别是在需要建模随时间演变的复杂决策系统时。在上一章中，我们引入了马尔科夫决策过程（MDP）的基本概念。现在，我们将深入探讨MDP的理论要素

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