El barrido priorizado (PS) es un método para resolver los problemas de decisión de Markov. Otros métodos incluyen la iteración de políticas en la parte de programación dinámica (DP) del espectro, el método monte carlo (MC) en el otro lado del espectro y Q aprender una variante de los métodos TD (diferencia temporal) que se encuentran entre ser DP completo y MC. Los métodos TD son generalmente rápidos y tienen un rendimiento en tiempo real, pero a expensas de la precisión, mientras que los métodos DP son precisos pero generalmente lentos. PS es una forma de obtener tanto el rendimiento rápido como la buena precisión. PS lo hace mediante el uso de historias para priorizar qué barridos de DP hacer y también guiar la exploración. La implementación inteligente implica el uso de una cola para realizar un seguimiento de los estados cuyas copias de seguridad son de alta prioridad.
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