方策を求める際に用いられるゴール（目的関数）は、典型的には現在時刻から無限区間先の未来までにおける「割引された」報酬の累積値が用いられる:
状態が確率的に遷移することから上の値は確率変数となるため、通常はその期待値が用いられる。
アルゴリズム.
MDP は線形計画法または動的計画法で解くことができる。ここでは後者によるアプローチを示す．
価値反復法.
方策反復法.
方策反復法は離散値を取る方策の値が変化しなくなるという明確な終了条件を持つため有限時間でアルゴリズムが終了するという利点を持つ。
拡張と一般化.
部分観測マルコフ決定過程.
強化学習.
実際の学習プロセスでは、すべての状態を十分サンプリングするため確率的なゆらぎを含むよう学習時の行動が選択される。
強化学習では最適化に必要なパラメータの学習を状態遷移確率・報酬関数を介することなくおこなうことが出来る（価値反復法や方策反復法ではそれらの明示的な仕様（各状態間の遷移可能性，報酬関数の関数形など）を与える必要がある）。
状態数（および行動の選択肢）が膨大な場合、強化学習はしばしばニューラルネットワークなどの関数近似と組み合わせられる。
学習オートマトン.
これは環境が確率的な挙動を示す場合における強化学習の一つでもある。
強化学習と同様，学習オートマトンのアルゴリズムも確率や報酬が未知の場合の問題を解くことができる。
学習オートマトンは収束性が解析学の要領で厳密に証明されている．
制約付きマルコフ決定過程.
CMDP の応用例は数多く存在し、最近ではロボット工学におけるモーションプランニングに用いられている。
オットー・ハーン平和メダル
ポケモン (架空の生物)
中村大治郎
略歴.
略歴.
改造マリオ
改造マリオ（かいぞうマリオ）とは、スーパーマリオシリーズの作品である『スーパーマリオブラザーズ』や『スーパーマリオワールド』などを、ゲームエミュレータによって非公式に改造して作られたアンダーグラウンドなアクションゲームの総称である。このうち仕掛けによってプレイヤーが操作せずにクリアしてしまう形式のものは、全自動マリオ（ぜんじどうマリオ）と呼ばれる。また、コースを改造するにはバイナリエディタを使う事で改造できる。
森田茂希
略歴.
野村守夫
来歴.
背景.
開戦の原因：人質の殺害と裏切り.
兵力.
ローマ軍.