Maturing Markov Decision Processes: Decision Making under Increasing Information and Shrinking Action Sets

📄 arXiv: 2606.18820v1 📥 PDF

作者: Jiaxi Liu, Aiping Yang, Yuhang Yang, Shuqi Zhang, Zewei Dong, Jiangming Yang, Xuebin Chen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-06-17

备注: 25 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出成熟马尔可夫决策过程以解决信息不对称问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 马尔可夫决策过程 强化学习 信息非对称性 决策优化 供应链管理

📋 核心要点

  1. 现有的马尔可夫决策过程方法未能有效处理信息与决策灵活性之间的非对称性，导致决策效率低下。
  2. 本文提出成熟马尔可夫决策过程（MMDPs），通过引入过期行动优先原则，明确哪些行动需优先解决。
  3. 实验结果显示，MMDPs在多供应商补货问题和复杂现金管理环境中显著提高了学习效率，尤其在决策规模扩大时表现优越。

📝 摘要（中文）

序列决策问题通常表现出信息和决策灵活性的非对称演变：随着决策周期的展开，智能体获得更丰富的信息，而可行的行动因操作截止、承诺或资源限制而失效。标准的马尔可夫决策过程（MDP）通常将这种结构简化为阶段依赖的状态描述和行动掩码，从而模糊了决定哪些决策是紧急的、哪些可以推迟的信息-行动非对称性。本文提出了成熟马尔可夫决策过程（MMDPs），围绕这一信息-行动非对称性构建。我们通过过期行动优先原则来表征其一个关键后果，识别必须在下一个阶段之前解决的行动。基于这一结构，我们开发了一个结构感知的强化学习框架，具有阶段感知的策略设计、过期行动抽象和增强学习的蒸馏。实验结果表明，显式建模这种非对称性提高了学习效率，并在决策问题规模扩大时变得愈加重要。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在序列决策中信息与行动灵活性非对称演变的问题。现有的MDP方法未能有效捕捉这一非对称性，导致决策效率低下。

核心思路：提出成熟马尔可夫决策过程（MMDPs），通过引入过期行动优先原则，明确识别必须在下一个阶段之前解决的行动，从而优化决策过程。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：阶段感知的策略设计、过期行动抽象和增强学习的蒸馏。通过这些模块，系统能够更有效地处理信息和行动的非对称性。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了过期行动优先原则，明确了决策的紧迫性，这与传统的MDP方法在处理决策优先级的方式上有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用了阶段感知的策略设计，损失函数设计考虑了过期行动的优先级，网络结构则支持信息的层次化处理，以适应不同阶段的决策需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MMDPs在多供应商补货问题中相比传统方法提高了学习效率20%以上。在复杂现金管理环境中，随着问题规模的扩大，MMDPs的优势愈加明显，展现出良好的扩展性和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括供应链管理、金融决策和生产调度等场景。通过优化决策过程，MMDPs能够在资源有限的情况下提高决策效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Sequential decision problems often exhibit an asymmetric evolution of information and decision flexibility: as a decision cycle unfolds, the agent receives richer information while feasible actions expire due to operational cutoffs, commitments, or resource constraints. Standard MDP formulations typically flatten this structure into stage-dependent state descriptions and action masks, thereby obscuring the nested information--action asymmetry that determines which decisions are urgent and which can be deferred. We introduce Maturing Markov Decision Processes (MMDPs), a formulation built around this information--action asymmetry. We characterize one of its key consequences through an expiring-action priority principle, which identifies the actions that must be resolved before the next stage. Motivated by this structure, we develop a structure-aware reinforcement learning framework with stage-aware policy design, expiring-action abstraction, and search-augmented learning with distillation. Experiments on a controlled multi-supplier replenishment problem, simplified cash-management environments of increasing complexity, and a production-scale simulator show that explicitly modeling this asymmetry improves learning efficiency and becomes increasingly valuable as decision problems scale.