强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它通过与环境的交互来优化策略，以达到长期奖励的最大化。在强化学习中，马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是一个核心概念，它提供了一个数学框架来描述智能体如何在一个环境中进行决策。
MDP的关键在于其马尔可夫性质，即当前状态完全决定了未来的演变，而与过去的状态无关。MDP由五个主要元素构成：状态空间、动作空间、转移概率、奖励函数和折扣因子。状态空间是所有可能状态的集合，动作空间是智能体可以采取的所有可能动作。转移概率描述了从一个状态转移到另一个状态的可能性，奖励函数定义了在每一步或完成特定任务时智能体获得的奖励，折扣因子则用于平衡即时奖励和未来奖励的重要性。
神经网络在解决MDP中的应用主要体现在策略迭代和值迭代上。策略迭代是一种通过不断改进策略来找到最优策略的方法，而值迭代则通过更新状态值函数来逼近最优策略。神经网络可以用来近似策略函数或值函数，使得在高维度状态空间中处理MDP成为可能。这是因为传统的动态规划算法在状态空间维度增加时会遇到所谓的“维度灾难”（Curse of Dimensionality），导致计算复杂性急剧增加。
Job Ammerlaan的研究论文中提到了使用神经网络解决MDP的一个具体例子——M/M/1队列的准入控制问题。这是一个经典的排队论模型，其中服务速率遵循泊松过程，到达过程也是泊松过程。通过将M/M/1模型表示为离散时间马尔可夫链（DTMC），可以扩展为一个MDP，引入了决策变量，如是否允许新的顾客进入系统。这种控制策略的选择影响了系统的性能，例如等待时间和服务质量。
神经网络在这里的作用是学习一个映射，从状态到行动，即策略函数。通常使用深度学习架构，如深度Q网络（Deep Q-Network, DQN），它使用经验回放缓冲区和目标网络来稳定学习过程。通过训练，神经网络可以学会一个策略，该策略在长期来看能最大化期望的累积奖励。
总结来说，强化学习中的神经网络结合马尔可夫决策过程，为解决复杂的决策问题提供了强大的工具。神经网络能够有效地处理高维状态空间，克服“维度灾难”，并学习到能够在不确定环境中做出最佳决策的策略。这一领域的发展对于自动化、机器人技术、游戏AI和许多其他领域的进步有着深远的影响。
