MDP是强化学习问题在数学上理想的形式，对于有限马尔可夫决策序列(3.1)
t时刻状态和回报仅依赖于t-1时刻的状态和动作(3.2)
假设移动机器人有{high, low}两种电量状态，而有{search, wait, rechart} 三种可执行动作，则有限MDP可以表示为
我们的目标是使得总的回报最大化，有些任务的T是无限大，所以很容易得到每种选择的最大回报都是无限的，所以选择带有折扣因子的总回报
以及递推表达式
对于杆子平衡问题，如果设置没掉下去reward=1，则会导致最大回报无穷大，所以可以把杆子平衡问题视为连续任务，没掉下去reward=0，掉下去则为-1，所以最大回报等于 -rK(K为保持平衡的最长时间)
若R恒等于+1，对于不同起点的总回报可以写成
对于MDPs，有在某策略下的价值函数
同时动作价值可以表示为
可以用蒙特卡洛的方式（即先用策略生成N个轨迹，求出v(s)的平均近似值）求解这两个式子，如果状态空间过大还可以用函数近似的方式来表达
展开价值函数得到Bellman方程
取回报的最大值得到最优Bellman方程
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