最近在学习马尔科夫决策过程，想要找一些离散折扣马尔科夫决策过程，状态集可列，行动集有限，报酬函数有界的实例，尝试过搜论文或者直接搜，找到的好像都不是很理想。请问大家有没有什么好的方法？
或者如果要自己想要写算法构造这样的实例的话应该如何去构造呢？
还有想要学习这方面的python编程的话，各位有没有比较推荐的教材？
看了蛮多篇文章，但是自己开始写就有一种无从下手的感觉TAT
谢谢大家Orz
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
要构造一个可列折扣马尔科夫决策过程的实例，可以按照以下步骤进行：
定义状态集：确定所有可能的状态，并对它们进行编号。状态集通常是一个离散的集合，比如一个有限的整数集。
定义行动集：确定可用的行动集合。行动集通常是一个有限的集合。
定义转移概率：为每个状态和行动对定义状态转移概率。这些概率表示在给定状态和采取特定行动后，系统转移到下一个状态的概率分布。
定义奖励函数：为每个状态定义一个奖励值。奖励可以是正数、负数或零，表示在特定状态下的即时回报。
定义折扣因子：确定一个折扣因子来衡量未来奖励的重要性。折扣因子通常是一个介于0和1之间的数值。
实现上述步骤后，就可以用Python编写代码来构造和模拟该马尔科夫决策过程的实例。
关于学习用Python实现马尔科夫决策过程的教材，以下是一些推荐的资源：
此外，还可以参考一些开源强化学习框架，如OpenAI Gym和Tensorflow等，这些框架提供了很多示例和教程，可以帮助你更好地理解和实现马尔科夫决策过程。