序贯决策（Sequential Decision Making）是指在多个时间步骤或阶段中，决策者需要根据当前状态和可用信息，逐步做出一系列决策的过程。这种决策过程通常涉及到不确定性，因为未来的状态和结果可能不完全可知。序贯决策在人工智能、运筹学、经济学、心理学等领域都有广泛的应用。

序贯决策的主要特点：

1. 时间序列性：决策是按时间顺序进行的，每个决策都依赖于之前的状态和决策。
2. 不确定性：未来的状态和结果可能不完全可知，需要考虑概率和风险。
3. 目标导向：决策者通常有一个或多个目标，如最大化收益、最小化成本等。
4. 反馈机制：决策的结果会影响后续的状态和决策，形成一个反馈循环。

序贯决策的常见模型：

1. 马尔可夫决策过程（MDP）：

   • 状态：系统在每个时间点的状态。
   • 动作：决策者在每个状态下可以采取的动作。
   • 转移概率：从一个状态到另一个状态的概率。
   • 奖励函数：在每个状态下采取某个动作后获得的奖励。
   • 策略：决策者在每个状态下选择动作的规则。

2. 强化学习（Reinforcement Learning）：

   • 强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。
   • 智能体（Agent）在每个时间步骤中根据当前状态选择动作，并从环境中获得奖励或惩罚。
   • 目标是学习一个策略，使得长期累积奖励最大化。

3. 动态规划（Dynamic Programming）：

   • 动态规划是一种解决序贯决策问题的数学方法。
   • 通过将问题分解为更小的子问题，并存储子问题的解来避免重复计算。
   • 适用于具有最优子结构和重叠子问题性质的问题。

序贯决策的应用：

• 机器人导航：机器人需要根据当前位置和环境信息，逐步做出决策以到达目标位置。
• 金融投资：投资者需要根据市场状态和历史数据，逐步做出投资决策以最大化收益。
• 医疗决策：医生需要根据患者的病情和治疗效果，逐步做出治疗决策以提高治愈率。
• 游戏AI：游戏中的AI需要根据当前游戏状态和玩家动作，逐步做出决策以提高胜率。