3. 优化对风险敏感的目标
现在，让我们考虑一下，如何利用马尔科夫决策过程（Markov decision process）来对风险敏感的目标进行优化。用这种方法来决策流程的最大问题是，必须先观察这世界找到策略设定回馈，要设定最终的目标、反馈。
想像一下标准的马尔科夫决策问题过程，我们通过代理（agent）来观察这个世界的状态，这个代理会根据一些政策来采取行动，并收到回馈（reward）。比如，下围棋时一直到游戏结束才能得到reward；但是在驾驶汽车时，每做一次正确决定就会得到一次reward，或者至少免受惩罚。
另外，我们还需要一个总回馈参数。我们来看一下，如果策略是固定的，要执行它，你可能要调整其他的一些参数，可以想像我们所收到的回馈参数会有这样的概率分布，可以看到，它有一个下行的风险。我们要优化这个目标，让它尽可能避免下行的风险。我们现在使用的是CVaR（Conditional Value at Risk），如上图所示。
这里可以得出一个结论：优化CVaR，对模型的错误有更好的鲁棒性。
其实还有很多的例子，我就不谈了，因为时间的关系我们看下一部分。
