第十二篇：强化学习SARSA算法

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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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