Die Theorie der Markov-Entscheidungsprozesse konzentriert sich auf kontrollierte Markov-Ketten in diskreter Zeit. Die Autoren etablieren die Theorie für allgemeine Zustands- und Aktionsräume und zeigen gleichzeitig deren Anwendung durch zahlreiche Beispiele, die überwiegend aus den Bereichen Finanzen und Operations Research stammen. Durch einen strukturellen Ansatz werden viele technische Details zur Masstheorie vermieden. Sie behandeln Probleme mit endlichen und unendlichen Horizonten sowie teilweise beobachtbare Markov-Entscheidungsprozesse, stückweise deterministische Markov-Entscheidungsprozesse und Stoppprobleme. Das Buch präsentiert Markov-Entscheidungsprozesse in der Praxis und umfasst verschiedene moderne Anwendungen mit besonderem Schwerpunkt auf Finanzen. Es ist nützlich für Studierende im fortgeschrittenen Bachelor-Studium, Master-Studierende und Forscher in den Bereichen angewandte Wahrscheinlichkeit und Finanzen und bietet Übungen ohne Lösungen.