现代管理学者提出动态决策和贝叶斯序贯决策函数的概念是根据现代决策的什么特征

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2011年7月全国高等教育自学考试公安决策学试题
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决策理论与方法教学作者罗党第四章动态决策分析
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马尔可夫决策
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马尔可夫决策过程是基于马尔可夫过程理论的随机的最优决策过程。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔可夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。
马尔可夫决策简介
研究一类可周期地或连续地进行观察的随机动态系统的最优化。在各个时刻根据观察到的状态，从它的
马尔可夫决策相关书籍
允许决策（、、等）集合中选用一个决策而决定了系统下次的转移规律与相应的运行效果。并假设这两者都不依赖于系统过去的历史。在各个时刻选取决策的目的，是使系统运行的全过程达到某种最优运行效果，即选取控制（影响）系统发展的最优策略。 马尔可夫决策过程是指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。即根据每个时刻观察到的状态，从可用的行动集合中选用一个行动作出决策，系统下一步（未来）的状态是随机的，并且其状态转移概率具有马尔可夫性。决策者根据新观察到的状态，再作新的决策，依此反复地进行。马尔可夫性是指一个随机过程未来发展的概率规律与观察之前的历史无关的性质。马尔可夫性又可简单叙述为状态转移概率的无后效性。状态转移概率具有马尔可夫性的随机过程即为马尔可夫过程。马尔可夫决策过程又可看作随机对策的特殊情形，在这种随机对策中的一方是无意志的。马尔可夫决策过程还可作为马尔可夫型随机最优控制，其就是。
马尔可夫决策发展概况
50年代R.贝尔曼研究动态规划时和L.S.沙普利研究随机对策时已出现马尔可夫决策过程的基本思想。R.A.霍华德(1960)和D.布莱克韦尔(1962)等人的研究工作奠定了马尔可夫决策过程的理论基础。1965年，布莱克韦尔关于一般状态空间的研究和E.B.丁金关于非时齐（非时间平稳性）的研究，推动了这一理论的发展。1960年以来，马尔可夫决策过程理论得到迅速发展，应用领域不断扩大。凡是以马尔可夫过程作为数学模型的问题，只要能引入决策和效用结构，均可应用这种理论。
马尔可夫决策数学描述
周期地进行观察的马尔可夫决策过程可用如下五元组来描述：{S，A(i)，i∈S，q，γ，V},其中S 为系统的状态空间（见状态空间法）； A(i)为状态i(i∈S)的可用行动（措施，控制）集；q为时齐的马尔可夫转移律族，族的参数是可用的行动；γ是定义在Γ(Г呏{(i，ɑ):a∈A(i)，i∈S}上的单值实；若观察到的状态为i，选用行动a，则下一步转移到状态 j的概率为q(j│i，ɑ)，而且获得报酬γ(j，ɑ),它们均与的无关；V是衡量策略优劣的指标（准则）。
马尔可夫决策策略
策略是提供给决策者在各个时刻选取行动的，记作π=(π0，π1，π2，…， πn，πn+1…)，其中πn是时刻 n选取行动的规则。从理论上来说，为了在大范围寻求最优策略πn，最好根据 n以前的历史，甚至是随机地选择最优策略。但为了便于应用，常采用既不依赖于历史、又不依赖于的策略，甚至可以采用确定性平稳策略。
马尔可夫决策指标
衡量策略优劣的常用指标有折扣指标和平均指标。折扣指标是指长期折扣〔把 t时刻的单位收益折合成0时刻的单位收益的βt(β & 1)倍〕期望总；平均指标是指单位时间的平均期望报酬。 采用折扣指标的马尔可夫决策过程称为折扣模型。业已：若一个策略是β折扣最优的，则初始时刻的决策规则所构成的平稳策略对同一β也是折扣最优的，而且它还可以分解为若干个确定性平稳策略，它们对同一β都是最优的。现在已有计算这种策略的算法。
采用平均指标的马尔可夫决策过程称为平均模型。业已证明：当状态空间S 和行动集A(i)均为有限集时，对于平均指标存在最优的确定性平稳策略；当S和（或）A(i)不是有限的情况,必须增加条件，才有最优的确定性平稳。这种策略的算法也已研制出来。
马尔可夫决策相关书籍
《实用马尔可夫决策过程》
《马尔可夫决策过程引论》
不确定理论与优化丛书(不确定理论与优化丛书)
内容简介：马尔可夫决策过程是研究随机环境下多阶段决策过程优化问题的理论工具，在过去的几十年中，随着生态科学、经济理论、通讯工程以及众多学科中需要考虑不确定因素和序列决策问题的大量新模型的涌现，进一步刺激了马尔可夫决策过程在理论上和应用领域中长足发展。 本书从简单的例子开始，介绍了马尔可夫决策过程的基本概念、决策过程以及一些常用的基本理论。还介绍了多种最优准则，包括有限阶段准则、折扣准则、平均准则、权重报酬准则、概率准则等。从模型角度考虑了有限状态空间、可数状态空间和一般Borel状态空间；从决策上来说，考虑了离散时间、连续时间和半马氏决策时刻问题。本文还介绍了大量的应用实例以及建模方法。本书可作为高年级大学和研究生教材，也可作为、管理、、系统科学以及计算机科学和工程领域的学者和技术人员的参考书。运筹学已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的统筹协调问题，故其应用不受行业、部门之限制；运筹学既对各种经营进行创造性的科学研究，又涉及到组织的实际管理问题，它具有很强的实践性，最终应能向决策者提供建设性意见，并应收到实效；它以整体最优为目标，从系统的观点出发，力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。对所研究的问题求出最优解，寻求最佳的行动方案，所以它也可看成是一门优化技术，提供的是解决各类问题的优化方法。
马尔可夫决策相关人物
马尔可夫，日生于梁赞，日卒于圣彼得堡。1874年入圣彼得堡大学，受P.L.切比雪夫思想影响很深。1878年毕业，并以《用连分数求微分方程的积分》一文获金质奖章。两年后，取得硕士学位 ，并任圣彼得堡大学副教授。1884年取得物理-数学博士学位，1886 年任该校教授。1896年被选为圣彼得堡科学院院士。1905年被授予功勋教授称号。 马尔可夫是彼得堡数学学派的代表人物。以数论和概率论方面的工作著称。他的主要著作有《概率演算》等。在数论方面，他研究了连分数和二次不定式理论 ，解决了许多难题 。在概率论中，他发展了矩法，扩大了大数律和中心极限定理的应用范围。马尔可夫最重要的工作是在年间，提出并研究了一种能用数学分析方法研究自然过程的一般——。同时开创了对一种无后效性的随机过程——马尔可夫过程的。马尔可夫经多次观察发现，一个系统的状态转换过程中第n次转换获得的状态常决定于前一次（第（n-1）次）试验的结果。
马尔可夫进行深入研究后指出：对于一个系统，由一个状态转至另一个状态的转换过程中，存在着转移概率，并且这种转移概率可以依据其紧接的前一种状态推算出来，与该系统的原始状态和此次转移前的马尔可夫过程无关。马尔可夫链理论与方法已经被广泛应用于、和中。

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