一文搞懂sarsa和Q-Learning的区别

        好久没写这个系列了，主要是最近在忙其他事情，也在看一些其他的闲书，也是荒废了，有点可惜，后面还是得慢慢更新。

1、sarsa是个什么

强化学习的基础算法QLearning 上次写了下，写了一些伪代码，希望可以看的懂，这篇文章继续写一下sarsa，也是基础算法，所以即使不懂也无所谓，别太难为自己。

SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一种基于强化学习的算法，与Q-Learning一样，都是在智体的行为过程中迭代式地学习，但SARSA采用了和Q-Learning不同的迭代策略。

0基础入门强化学习，非程序也能看得懂|Qlearning_香菜+的博客-CSDN博客

1.1 简单说下几个概念

A：行动，也就是行为，比如棋盘中的一次落子

R：奖励，也就是对整个游戏的进程是否有利，有利则为正，不利则为负

S：状态，表示当前当前棋盘的状态

Q：整体的奖励值，表示记录每一个状态（state）上进行的每一个动作（action）计算出最大的未来奖励（reward）的期望。

γ：学习率，也就是当前的行为有多少影响整个行为。

1.2 sarsa的公式

说真的，反正也看不明白，真不想贴，但是还是贴一下，万一有些人能看明白呐

 不想多解释了，重要的话等会再说，你能看懂算你牛逼，反正我没懂

2、Q-Learning 和Sarsa的区别

再贴一下Q-Learning的公式，这玩意我也看不懂

 咱们先看两个公式的区别，区别在大括号内，是否选择最大的下一个Q值

2.1 整点类比吧

 先看下这个游戏吧，要求用最小的消耗走到终点，看起来很简单对吧，走到A之后直接到终点。

当我站在A点的时候，我需要做决策，也就是选择action，更新 在A状态下的Q值

有两种选择方法：

第一种，根据历史经验，Q(A)最小值是2，但是我的action直接选择B ，更新A处的Q 值选择的消耗是1，也就是max的用处。（注，有一定的概率会存在探索，这种情况下虽然经过B点，但是依然使用的是消耗1 的奖励，这里是最大的区别）这是Qlearning 的做法。

第二种，我直接走，站在A点的时候，直接走向B点，这时候更新Q值需要依赖下一步的选择，根据索下一步的Q值更新当前A点的Q值，这是Sarsa的做法。

不知道上面有没有说情况，简单的说就是Qlearning只选择最大的奖励，但是可能没选择那个行为，但是Sarsa是选哪个就是哪个，也就是其他文章说的实战派。

第二个解释：

 

        首先我们基于状态S，用ϵ−贪婪法选择到动作A, 然后执行动作A，得到奖励R，并进入状态S′，此时，

如果是SARSA，会继续基于状态S′，用ϵ−贪婪法选择A′,然后来更新价值函数。但是Q-Learning则不同。

　　　　对于Q-Learning，它基于状态S′，没有使用ϵ−贪婪法选择A′，而是使用贪婪法选择A′，也就是说，选择使Q(S′,a)最大的a作为A′来更新价值函数。用数学公式表示就是：

Q(S,A)=Q(S,A)+α(R+γmaxaQ(S′,a)−Q(S,A))

　　　　对应到上图中就是在图下方的三个黑圆圈动作中选择一个使)Q(S′,a)最大的动作作为A′。

　　　　此时选择的动作只会参与价值函数的更新，不会真正的执行。价值函数更新后，新的执行动作需要基于状态S′，用ϵ−贪婪法重新选择得到。这一点也和SARSA稍有不同。对于SARSA，价值函数更新使用的A′会作为下一阶段开始时候的执行动作。

3、搞个代码

这个代码我之前也没写过，还是参考吧。

import pandas as pd
import numpy as np


class RLBrain(object):
    def __init__(self, actions, lr=0.1, gamma=0.9, epsilon=0.9):
        self.actions = actions
        self.q_table = pd.DataFrame(
            [],
            columns=self.actions
        )
        self.lr, self.gamma, self.epsilon = lr, gamma, epsilon

    def check_state(self, s):
        if s not in self.q_table.index:
            self.q_table = self.q_table.append(
                pd.Series(
                    [0] * len(self.actions),
                    index=self.actions,
                    name=s
                )
            )

    def choose_action(self, s):
        self.check_state(s)
        state_table = self.q_table.loc[s, :]

        if (np.random.uniform() >= self.epsilon) or (state_table == 0).all():
            return np.random.choice(self.actions)
        else:
            return np.random.choice(state_table[state_table == np.max(state_table)].index)

    def learn(self, s, s_, a, r, done, a_):
        self.check_state(s_)
        q_old = self.q_table.loc[s, a]
        if done:
            q_new = r
        else:
            q_new = r + self.gamma * self.q_table.loc[s_, a_]
        self.q_table.loc[s, a] += self.lr * (q_new - q_old)

这个代码来自网上，重点代码时learn 这个函数

 至于环境没有深究，这里放下

原链接:强化学习——Sarsa算法_CarveStone的博客-CSDN博客_sarsa算法

4、总结

这个算法的理解在事后看来是不难的，但是理解还是花了点功夫，总结几点

4.1 这个算法不会也罢，不影响

4.2 重点理解更新的部分，主要是下一个动作的选择，QLearning 默认选择了最大的，而Sarsa 是通过策略选择的动作

4.3 代码没有细究是否正确，但是算法是理解的。