Das Buch "Markov Decision Processes and the Belief-Desire-Intention Model" bietet eine umfassende Analyse der Beziehung zwischen zwei bedeutenden Modellen, die in der Implementierung autonomer Agenten weit verbreitet sind: dem Belief-Desire-Intention (BDI) Modell und den Markov Decision Processes (MDPs). Die Autoren, Gerardo I. Simari und Simon D. Parsons, beginnen mit einer informellen Beschreibung der Gemeinsamkeiten und Unterschiede dieser beiden Ansätze. Durch eine empirische Analyse der Leistung beider Modelle im TileWorld-Testbett wird verdeutlicht, dass das MDP-Modell in kleinen Welten überlegen ist, jedoch in grösseren Welten an Genauigkeit verliert, wenn es nicht exakt gelöst werden kann. Abschliessend wird eine theoretische Analyse präsentiert, die es ermöglicht, Absichten aus einer MDP-Politik zu extrahieren und umgekehrt. Dieses Werk ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit der Entwicklung und Analyse autonomer Systeme beschäftigen.