MDP 2009Matlab实现

mdp 的 2009 年 Matlab 源码，写得还挺全的，结构也清晰。里面包括了策略迭代和价值迭代的实现，用来搞清楚马尔可夫决策过程的底层逻辑合适。不光有代码，还有英文文档，得也算细，尤其适合刚接触 MDP 又想看点实战的同学。

源码里的模块拆分比较细，从状态定义、动作集合到转移概率和奖励函数，都有清楚的结构。用 Matlab 写的，好处是矩阵操作方便，调试也直观，适合那种偏数学模型思维的工程师或学生。

比如你要做路径规划或者资源调度，用这个 MDP 模型先跑一遍模拟，快就能验证策略有没有问题。里面的gamma折扣因子也设置得比较灵活，方便你试不同场景的敏感性。

文档还了Bellman 方程怎么在代码里实现的，讲得不啰嗦，直接就是：怎么写函数、怎么传参数、怎么做迭代。你要是准备拿来教学或者做论文 demo，基本上改一改就能用。

要注意的是，这套代码是 2009 年的，语法上有点老，不过 Matlab 向下兼容性挺好，跑起来没啥大问题。如果你用的是新版本的 Matlab（比如 R2021a 以上），建议提前检查一下函数接口有没有变化。

如果你是搞强化学习、最优化或者智能控制方向的，这套代码可以作为一个还不错的起点。先别急着上 TensorFlow 或 PyTorch，先把基本原理跑明白，再动深度的事。