119 马尔可夫决策与强化学习：从隐藏状态到策略优化

在人工智能的广阔领域中，理解和处理不确定性是实现智能决策的关键。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）作为处理随机过程的核心工具，分别在建模隐藏状态和优化决策方面发挥着重要作用。而强化学习则将这两者的思想融合，特别是在面对部分可观测环境时，提出了部分可观测马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process，POMDP），为复杂环境下的策略优化提供了理论基础。