第十二篇:强化学习SARSA算法
你好,我是郭震(zhenguo)
今天强化学习第二十篇:强化学习SARSA算法
1 历史
SARSA(「State-Action-Reward-State-Action」)算法是一种经典的强化学习算法,用于解决马尔可夫决策过程(MDP)问题。该算法于1994年由美国计算机科学家Rummery
和Niranjan
提出。
后由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto在他们的著作《Reinforcement Learning: An Introduction》中首次提出SARSA。
2 算法思想
SARSA算法是基于动态规划和迭代更新的思想。它通过不断地与环境交互,根据当前状态选择动作,获得奖励并观察下一个状态,然后更新值函数和策略,以逐步优化智能体的行为。
SARSA算法的核心思想是基于当前状态和动作的Q
值来更新值函数,而不仅仅是基于最大Q值。
它在每个时间步中,根据当前状态选择动作,执行该动作并观察奖励和下一个状态,然后使用下一个状态的动作来更新当前状态的值函数。这种「即时更新」的策略使得SARSA算法对于探索和利用之间的平衡具有一定的灵活性。
SARSA算法在强化学习领域得到了广泛应用,尤其在控制问题和机器学习任务中表现出色。它是许多其他强化学习算法的基础和参考点,为解决各种复杂的实际问题提供了一种有效的方法。
3 伪代码
1 初始化Q值表 Q(s, a),对于所有状态s和动作a设置初始值
2 设置学习率alpha,折扣因子gamma,探索率epsilon
3 重复进行以下步骤直到收敛:初始化起始状态S选择起始动作A,根据epsilon-greedy策略循环直到到达终止状态:根据当前状态S和动作A执行动作,观察奖励R和下一个状态S'选择下一个动作A',根据epsilon-greedy策略更新Q值:Q(S, A) = Q(S, A) + alpha * (R + gamma * Q(S', A') - Q(S, A))将状态更新为下一个状态:S = S'将动作更新为下一个动作:A = A'
以上伪代码描述了SARSA算法的基本流程。通过初始化Q值表,设置学习率、折扣因子和探索率,然后在循环中根据当前状态和动作执行动作,观察奖励和下一个状态,并根据epsilon-greedy策略选择下一个动作,并更新Q值。重复这个过程直到收敛为止。
「即时更新」,它在每个时间步中,根据当前状态选择动作,执行该动作并观察奖励和下一个状态,然后使用下一个状态的动作来更新当前状态的值函数。
以上。
那么,之前学习的Q-learning算法和本节的SARSA算法有哪些区别呢?我们下一篇介绍。
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