Sequentielles Entscheidungsfinden

"Sequentielle Entscheidungsfindung" bezieht sich auf die Methode, langfristige Belohnungen durch einen kontinuierlichen Entscheidungsprozess in dynamischen Umgebungen zu optimieren. Ihr Ziel ist es, unter Szenarien mit hohen Unsicherheits- und Komplexitätsgraden optimale Strategien zu entwickeln und umzusetzen. Diese Methode optimiert den Entscheidungspfad ständig, indem sie Zustände auswertet, Aktionen auswählt und sich anhand von Rückmeldungen anpasst. Dadurch wird die Anpassungsfähigkeit und Robustheit des Systems gesteigert. Sie hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie Reinforcement Learning, automatisierte Steuerungssysteme und intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme.