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POMDP 是什么？

POMDP 全称是部分可观察马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process），它是一种用于在不确定环境下进行决策的数学框架。POMDP 是**马尔可夫决策过程（MDP）**的扩展，主要用于处理系统状态无法完全观察的情况。以下是对 POMDP 的详细解释：

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1. POMDP 的基本概念

POMDP 是一种描述决策问题的模型，在这种问题中，决策者（通常称为智能体）无法直接知道系统的真实状态，而是通过观察来推断状态。它可以用一个六元组

$$(S,A,T,R,\Omega ,O)$$

来定义：

• (S)（状态空间）：系统中所有可能的状态集合。

• (A)（动作空间）：智能体可以采取的所有动作集合。

• (T)（状态转移函数）：描述在状态 (s) 采取动作 (a) 后转移到状态 (s’) 的概率，即

  $$P(s^{\prime }\mid s,a)$$

  。

• ®（奖励函数）：在状态 (s) 采取动作 (a) 时获得的即时奖励，即 (R(s, a))。

• $$\Omega$$

  （观察空间）

  ：智能体可能接收到的所有观察集合。

• (O)（观察函数）：描述在采取动作 (a) 后到达状态 (s’) 并接收到观察 (o) 的概率，即

$$P(o\mid s^{\prime },a)$$

与 MDP 不同，在 POMDP 中，智能体不能直接看到当前状态 (s)，而是接收到一个观察 (o)。这个观察只提供了关于真实状态的部分信息，因此智能体需要根据这些不完整的线索来做出决策。

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2. 信念状态（Belief State）

由于状态不可直接观察，POMDP 引入了信念状态（belief state）的概念。信念状态 (b) 是一个概率分布，表示智能体对系统当前状态的估计。例如，(b(s)) 表示智能体认为系统处于状态 (s) 的概率。

• 信念更新：每当智能体采取一个动作 (a) 并接收到一个观察 (o)，它会根据先前的信念、动作和观察更新新的信念 (b’)。这个过程通常使用贝叶斯规则计算。

通过信念状态，智能体能够在不完全信息下进行推理和决策。

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3. 决策过程

在 POMDP 中，智能体的策略（policy）是基于信念状态的映射，即从信念 (b) 到动作 (a) 的函数

$$\pi (b)=a$$

。目标是找到一个最优策略，使得长期累积的期望奖励最大化。奖励通常会考虑未来的折扣，即：

$$V(b)=\mathbb{E}\left[\sum _{t=0}^{\infty }{\gamma }^{t}R(s_t,a_t)\mid b_0\right]$$

其中

$$\gamma$$

是折扣因子（0 ≤ $$\gamma$$ < 1），$$b_0$$是初始信念。

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4. POMDP 与 MDP 的区别

• 状态可观察性：

  • MDP：状态完全可观察，智能体知道当前的确切状态。
  • POMDP：状态部分可观察，智能体只能通过观察推测状态。

• 策略依赖：

  • MDP：策略基于状态

  $$\pi (s)$$

  • POMDP：策略基于信念状态

    $$\pi (b)$$

• 复杂性：

  • MDP：计算相对简单。
  • POMDP：由于信念状态是连续的，求解更加复杂。

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5. POMDP 的应用

POMDP 在许多需要处理不确定性和不完全信息的领域中有广泛应用，例如：

• 机器人导航：机器人在未知环境中移动，传感器数据无法完全揭示环境状态。
• 医疗决策：医生根据症状和测试结果（不完全信息）制定治疗方案。
• 自动驾驶：车辆在复杂交通环境中根据不完美的感知数据决策。
• 金融投资：投资者在市场信息不完整时优化资产配置。

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6. 一个简单例子：老虎问题

想象一个场景：有两扇门，一扇门后有老虎（惩罚 -100），另一扇门后有宝藏（奖励 +10）。你无法直接知道老虎的位置，但可以选择“听”来获取线索（代价 -1）。每次“听”时，你会听到声音，但声音可能不准确（例如，50% 概率正确）。这是一个典型的 POMDP 问题：

• 状态：{老虎在左边, 老虎在右边}
• 动作：{听, 开左门, 开右门}
• 观察：{听到左边, 听到右边}

你需要根据观察更新信念，然后决定是继续听（收集更多信息）还是开门（冒险获取奖励或惩罚）。

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7. 总结

POMDP 是一种强大的工具，用于解决状态不完全可观察的决策问题。它通过信念状态来处理不确定性，并基于此制定策略以最大化长期奖励。