马尔可夫决策过程的单级推理框架

马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）是一种用于建模序贯决策问题的数学框架。马尔可夫决策过程的单级推理框架包括以下步骤：
1. 状态空间定义：首先，需要定义问题中可能的状态集合。状态是问题中的观察结果，决策的依据。
2. 动作空间定义：然后，需要定义可以采取的动作集合。动作是在每个状态下可以执行的操作或策略。
3. 转移概率定义：接下来，需要定义状态转移概率。转移概率描述了在给定当前状态和采取某个动作后，转移到下一个状态的概率。
4. 奖励函数定义：然后，需要定义奖励函数。奖励函数用于评估每个状态动作对的好坏程度，决策的目标就是最大化累积奖励。
5. 策略选择：在开始执行决策过程之前，需要选择一种策略。策略是一种从状态到动作的映射关系，用于确定在每个状态下应该采取的动作。
6. 值函数计算：根据选定的策略，可以计算每个状态的值函数，用于评估从该状态开始执行策略所能得到的累积奖励期望。
7. 最优策略选择：最后，通过比较不同策略的值函数，可以选择具有最大值函数的策略作为最优策略。