你要给一个 3 台 AGV 的仓库分拣场景建 MDP：决策频率 1 Hz，一个班次 8 小时（28800 步），要求班次结束前清空所有任务。你初始定 γ=0.99。请回答两件事：(1) 你会不会改这个 γ，改成多少，依据是什么，改完会连带影响哪些训练环节；(2) 如果状态只记录“每台 AGV 当前坐标 + 是否空闲”，它在什么情况下不满足马尔可夫性，你打算怎么判断，并补哪些量。

面试官在考什么

判断候选人是否把折扣因子当成与业务时间尺度绑定的超参、能否用马尔可夫性判定来指导状态设计，而不是凭默认值拍脑袋。

MDP

回答框架 · 前两步

1. 有效视野约等于 1/(1-γ)：γ=0.99 只有约 100 步 ≈ 100 秒，远小于 28800 步的班次；要让视野覆盖“未来 2 小时”这类业务目标，γ 需要到 1-1/7200 量级，或改用不折扣的 episodic 形式 + 终止/超时惩罚。
2. γ 变大会同步放大回报量级与方差、减慢 bootstrap 收敛、让值估计对远期奖励更敏感，必须连带调整学习率、奖励/回报缩放、值网络初始化或归一化。

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