你要给一个仓库机器人调度问题建 MDP：状态=(机器人位置, 剩余电量, 已取货任务集合)。位置是 50x50 网格，电量 0-100，任务列表最多 20 个。粗算状态空间约 2.6e11，动作空间 20（去某个货架）。单次环境 step 平均 0.5ms，你有 8 张卡并行采样。有人提出用表格型 Q-Learning 精确求解。请你估算并判断：这个方案是否可行？如果不可行，你会优先降低状态空间还是降低动作空间？为什么？
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考察能否把 MDP 的规模估算（状态-动作对数量、折扣因子的有效视界）与实际采样预算挂钩，并据此做建模简化方向的取舍。
回答框架 · 前两步
- 状态-动作对约 5.3e12；8 卡按 16000 step/s 算，每对只访问 1 次也要约 10 年，表格型不可行。
- γ=0.99 的有效视界约 100 步，信用分配跨度大，每个状态-动作对需要远多于 1 次的更新，样本量要求更高。
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