Mark管理模型，也称为Markov决策过程（Markov Decision Process，简称MDP），是一种在数学和计算机科学中用于解决决策问题的模型。它由数学家安德烈·马尔可夫（Andrey Markov）提出，因此得名。
Markov管理模型的基本结构包括以下几个要素：
1. 状态空间（State Space）：表示系统可能所处的所有状态集合，通常用S表示。
2. 行动空间（Action Space）：在每个状态下，决策者可以选择的所有可能行动的集合，通常用A表示。
3. 转移概率（Transition Probability）：在给定当前状态和采取某个行动的情况下，系统转移到另一个状态的概率分布。用P(s's, a)表示，表示从状态s采取行动a转移到状态s'的概率。
4. 奖励函数（Reward Function）：在状态s采取行动a后，系统获得的即时奖励，通常用R(s, a)表示。
5. 决策者目标：决策者根据奖励函数和转移概率，在状态空间中选择行动，以最大化长期期望奖励。
Markov管理模型的主要特点如下：
马尔可夫性：系统的未来状态只依赖于当前状态，与过去状态无关。
决策的递归性：在每个状态下，决策者需要根据当前状态和奖励函数来选择最优行动。
Markov管理模型广泛应用于以下领域：
机器人路径规划
游戏策略
资源分配
供应链管理
经济学中的最优控制理论
通过构建和求解Markov管理模型，决策者可以在复杂环境中做出更加合理和有效的决策。
