MDP是“马尔可夫决策过程”（Markov Decision Process）的缩写，是一种用于描述智能系统中决策过程的数学模型。

在MDP中，智能系统被看作是一个能够感知环境和采取行动的决策者。系统与环境之间存在一定的互动关系，智能系统的决策会影响到环境的状态，而环境的状态也会对智能系统的决策产生影响。

MDP模型主要由以下几个要素构成：状态空间、动作空间、状态转移概率、奖励函数和折扣因子。其中，状态空间描述了系统所处的所有可能状态；动作空间描述了系统可以采取的所有行动；状态转移概率描述了在某个状态下采取某个行动后，系统转移到下一个状态的概率；奖励函数描述了系统在某个状态下采取某个行动所获得的奖励；折扣因子则用于描述系统对未来奖励的折扣程度。

基于MDP模型，智能系统可以采取一系列优化策略，以最大化其长期奖励。例如，智能系统可以通过价值迭代算法来确定每个状态的价值函数，然后在每个状态下选择最优的行动，以获得最大的长期奖励。

总之，MDP是一种非常重要的数学模型，可以帮助我们更好地理解智能系统决策过程，并提供有效的优化策略。