Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
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| | En intelligence artificielle, un processus de décision markovien - PDM (en anglais ''Markov decision process -'' MDP) est un modèle aléatoire où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les PDM sont une extension des chaînes de Markov avec plusieurs actions à choisir par état et où des récompenses sont gagnées par l'agent. |
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| | Les PDM sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement dans de nombreuses disciplines, notamment la robotique, l'automatisation, l'économie et l'industrie manufacturière. |
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| | ==Français== |
| | '''processus de décision markovien ''' |
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| | '''processus de décision de Markov''' |
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| | ==Anglais== |
| | '''Markov decision process ''' |
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| [[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br>
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| [[Catégorie:Représentation des connaissances]]Représentation des connaissances<br>
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| [[Catégorie:Connaissance incertaine ou stochastique]]Connaissance incertaine ou stochastique<br>
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| [[Catégorie:Théorie de la décision]]Théorie de la décision<br>
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| [[Category:Coulombe]]
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| == Définition ==
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| En intelligence artificielle, un processus de décision markovien (PDM) (en anglais ''Markov decision process'', MDP) est un modèle stochastique où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les MDPs sont une extension des chaînes de Markov avec plusieurs actions à choisir par état et où des récompenses sont gagnées par l'agent.
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| Les PMD sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement. Ils sont utilisés dans de nombreuses disciplines, notamment la robotique, l'automatisation, l'économie et l'industrie manufacturière.
| | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Processus_de_d%C3%A9cision_markovien Source:wikipedia] |
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| == Français ==
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| processus de décision de Markov
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| processus de décision markovien
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| <h3>Discussion:</h3> Pour le moment, le terme privilégié est «processus de décision markovien».
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| https://fr.wikipedia.org/wiki/Processus_de_d%C3%A9cision_markovien
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| === Markov decision process === | | [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=PROCESSUS+DECISIONNEL+MARKOV&index=frt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ] |
| Markov decision processes (MDPs) provide a mathematical framework for modeling decision making in situations where outcomes are partly random and partly under the control of a decision maker. MDPs are useful for studying a wide range of optimization problems solved via dynamic programming and reinforcement learning. MDPs were known at least as early as the 1950s (cf. Bellman 1957); a core body of research on Markov decision processes resulted from Ronald A. Howard's book published in 1960, Dynamic Programming and Markov Processes.[1] They are used in a wide area of disciplines, including robotics, automatic control, economics, and manufacturing.
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| More precisely, a Markov decision process is a discrete time stochastic control process. At each time step, the process is in some state s {\displaystyle s} s, and the decision maker may choose any action a {\displaystyle a} a that is available in state s {\displaystyle s} s. The process responds at the next time step by randomly moving into a new state s ′ {\displaystyle s'} s', and giving the decision maker a corresponding reward R a ( s , s ′ ) {\displaystyle R_{a}(s,s')} R_a(s,s').
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Définition
En intelligence artificielle, un processus de décision markovien - PDM (en anglais Markov decision process - MDP) est un modèle aléatoire où un agent prend des décisions et où les résultats de ses actions sont aléatoires. Les PDM sont une extension des chaînes de Markov avec plusieurs actions à choisir par état et où des récompenses sont gagnées par l'agent.
Les PDM sont utilisés pour étudier des problèmes d'optimisation à l'aide d'algorithmes de programmation dynamique ou d'apprentissage par renforcement dans de nombreuses disciplines, notamment la robotique, l'automatisation, l'économie et l'industrie manufacturière.
Français
processus de décision markovien
processus de décision de Markov
Anglais
Markov decision process
Sources
Source:wikipedia
Source : TERMIUM Plus
