具体来说，马尔科夫决策链的步骤如下：
定义状态集S和状态转移概率矩阵P;
从初始状态s开始，按照转移概率矩阵P进行状态转移；
重复步骤2,直到达到终止状态t。
状态集S是一个有限数量的状态集合，每个状态都有一个对应的标签。具体来说，S是由一些状态组成的集合，每个状态都对应着一个标签。例如，学生马尔科夫链中，学生可以处于不同的状态，如正在上课、在图书馆学习等。
状态转移矩阵P是一个n×n的矩阵，其中第i行第j列的元素表示从状态si转移到状态sj的概率。具体来说，Pij表示从状态si转移到状态sj的概率，即Pij=P(sj|si)。
