diff --git a/MDP.cpp b/MDP.cpp
index c087463..3e08f72 100644
--- a/MDP.cpp
+++ b/MDP.cpp
@@ -1,14 +1,14 @@
 /***
-马尔科夫决策过程值迭代，关键在于第一次迭代要例外，
-因为目标状态是一个终止状态，放到迭代循环里面会出现
-临近的状态回报函数无限的，发散。
-迭代过程采用的是异步迭代，即每一次内层循环找到更优的
-回报就立即更新最大回报，以便与之相邻的状态能立即更新到最优
+椹皵绉戝か鍐崇瓥杩囩▼鍊艰凯浠ｏ紝鍏抽敭鍦ㄤ簬绗竴娆¤凯浠ｈ渚嬪锛�
+鍥犱负鐩爣鐘舵�佹槸涓�涓粓姝㈢姸鎬侊紝鏀惧埌杩唬寰幆閲岄潰浼氬嚭鐜�
+涓磋繎鐨勭姸鎬佸洖鎶ュ嚱鏁版棤闄愮殑锛屽彂鏁ｃ��
+杩唬杩囩▼閲囩敤鐨勬槸寮傛杩唬锛屽嵆姣忎竴娆″唴灞傚惊鐜壘鍒版洿浼樼殑
+鍥炴姤灏辩珛鍗虫洿鏂版渶澶у洖鎶ワ紝浠ヤ究涓庝箣鐩搁偦鐨勭姸鎬佽兘绔嬪嵆鏇存柊鍒版渶浼�
 */
 
 /****
-值迭代
-同步更新
+鍊艰凯浠�
+鍚屾鏇存柊
 12*12*7
 
 */
@@ -41,7 +41,7 @@ int main()
         -0.02,-0.02,-0.02,-0.02
     };
     double maxreward[size]= {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};
-    int action[size]= {4,0,1,-1,8,-1,10,-1,9,8,9,10}; //上右下左{1,2,3,4}
+    int action[size]= {4,0,1,-1,8,-1,10,-1,9,8,9,10};//鐩存帴琛ㄧず鍙埌鑺傜偣鐨勪笅鏍�
     int i=0,j=0,count=0;
     bool flag=0;
     for(i=0;i<size;i++)
@@ -55,20 +55,20 @@ int main()
                 maxreward[i]=reward[i]+maxreward[action[i]];
             else
                 maxreward[i]=reward[i];
-        }//放到这意味着同步更新，count=1008是12*12的7倍，即扫了7遍
-        for(i=0; i<size; i++)//对每一个状态求最大的V(s)
+        }//鏀惧埌杩欐剰鍛崇潃鍚屾鏇存柊锛宑ount=1008鏄�12*12鐨�7鍊嶏紝鍗虫壂浜�7閬�
+        for(i=0; i<size; i++)//瀵规瘡涓�涓姸鎬佹眰鏈�澶х殑V(s)
         {
-            for(j=0; j<size; j++)//策略迭代的话这里其实可以换做扫一遍策略集，这也就是和值迭代不同的地方
+            for(j=0; j<size; j++)//绛栫暐杩唬鐨勮瘽杩欓噷鍏跺疄鍙互鎹㈠仛鎵竴閬嶇瓥鐣ラ泦锛岃繖涔熷氨鏄拰鍊艰凯浠ｄ笉鍚岀殑鍦版柟
             {
                 //cout<<"i="<<i<<"  "<<maxreward[i]<<"  "<<endl;
-                if(matrix[i][j]==1&&maxreward[j]>maxreward[i]-reward[i]+0.0001)//更新累积回报
+                if(matrix[i][j]==1&&maxreward[j]>maxreward[i]-reward[i]+0.0001)//鏇存柊绱Н鍥炴姤
                 {
                     action[i]=j;
                     //if(action[i]>0||action[i]==0)
-                        //maxreward[i]=reward[i]+maxreward[action[i]];//放到这是异步更新，
+                        //maxreward[i]=reward[i]+maxreward[action[i]];//鏀惧埌杩欐槸寮傛鏇存柊锛�
                     //else
                       //  maxreward[i]=reward[i];
-                    flag=0;//当累积回报不再更新，即不进入该if，那么就结束迭代
+                    flag=0;//褰撶疮绉洖鎶ヤ笉鍐嶆洿鏂帮紝鍗充笉杩涘叆璇f锛岄偅涔堝氨缁撴潫杩唬
                 }
                 count++;
             }
@@ -89,7 +89,7 @@ int main()
 
 
 /*
-值迭代 异步更新 12*12*4
+鍊艰凯浠� 寮傛鏇存柊 12*12*4
 */
 /*
 #include <iostream>
@@ -127,13 +127,13 @@ int main()
     while(!flag)
     {
         flag=1;
-        for(i=0; i<size; i++)//对每一个状态求最大的V(s)
+        for(i=0; i<size; i++)//瀵规瘡涓�涓姸鎬佹眰鏈�澶х殑V(s)
         {
-            for(j=0; j<size; j++) //由于不是策略迭代，只能遍历所有的状态，找出能到的，且更优的
+            for(j=0; j<size; j++) //鐢变簬涓嶆槸绛栫暐杩唬锛屽彧鑳介亶鍘嗘墍鏈夌殑鐘舵�侊紝鎵惧嚭鑳藉埌鐨勶紝涓旀洿浼樼殑
             {
-                if(matrix[i][j]==1&&maxreward[j]>maxreward[i]-reward[i]+0.0001)//double类型比较大小的偏差，加上一个小数作为精度
+                if(matrix[i][j]==1&&maxreward[j]>maxreward[i]-reward[i]+0.0001)//double绫诲瀷姣旇緝澶у皬鐨勫亸宸紝鍔犱笂涓�涓皬鏁颁綔涓虹簿搴�
                 {
-                    maxreward[i]=reward[i]+maxreward[j];//异步更新
+                    maxreward[i]=reward[i]+maxreward[j];//寮傛鏇存柊
                     flag=0;
                 }
                 count++;
@@ -149,7 +149,7 @@ int main()
 
 /***
 
-策略迭代+异步更新
+绛栫暐杩唬+寮傛鏇存柊
 
 12*4*4
 */
@@ -182,7 +182,7 @@ int main()
         -0.02,-0.02,-0.02,-0.02
     };
     double maxreward[size]= {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};
-    int action[size]= {4,0,1,-1,8,-1,10,-1,9,8,9,10}; //上右下左{1,2,3,4}
+    int action[size]= {4,0,1,-1,8,-1,10,-1,9,8,9,10}; //涓婂彸涓嬪乏{1,2,3,4}
     int ac[ACTION]={-4,1,4,-1};
     int i=0,j=0,count=0;
     bool flag=0;
@@ -191,9 +191,9 @@ int main()
     while(!flag)
     {
         flag=1;
-        for(i=0; i<size; i++)//对每一个状态求最大的V(s)
+        for(i=0; i<size; i++)//瀵规瘡涓�涓姸鎬佹眰鏈�澶х殑V(s)
         {
-            for(j=0; j<ACTION; j++)//策略迭代的话这里其实可以换做扫一遍策略集，这也就是和值迭代不同的地方
+            for(j=0; j<ACTION; j++)//绛栫暐杩唬鐨勮瘽杩欓噷鍏跺疄鍙互鎹㈠仛鎵竴閬嶇瓥鐣ラ泦锛岃繖涔熷氨鏄拰鍊艰凯浠ｄ笉鍚岀殑鍦版柟
             {
                 //cout<<"i="<<i<<"  "<<maxreward[i]<<"  "<<endl;
                 if(matrix[i][ac[j]+i]==1&&maxreward[ac[j]+i]>maxreward[i]-reward[i]+0.0001)