马尔科夫假设

马尔科夫假设（Markov Assumption），也称为无记忆假设，它假设在给定当前状态的情况下，未来的状态只依赖于当前状态，而与过去的状态序列无关。在强化学习中，如果这个假设不成立，即存在长期依赖或非stationary环境，那么：

错误估计：

模型可能会过度拟合历史数据，导致对新状态的预测不准，使得策略优化出现问题。

效率降低：

由于模型无法捕捉到状态之间的完整历史依赖，可能导致学习过程更慢，需要更多的样本才能达到最优决策。

性能下降：

在实际应用中，基于马尔可夫假设的算法如Q-learning可能会过早收敛，导致学到的策略在非马尔可夫环境中表现不佳。

探索困境：

因为无法充分利用之前的经验，可能导致智能体在未知状态下过度探索，降低了学习效率。

因此，当环境不符合马尔科夫假设时，强化学习的效果可能会大打折扣，适应性和稳定性都会受到影响。