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2023年12月23日发(作者：个人网页模板html下载)
sarsa算法流程
Sarsa算法流程
Sarsa算法是一种基于TD（Temporal Difference）学习的增强学习算法。其全称为State-Action-Reward-State-Action算法，与Q-learning算法类似，可以用来求解马尔可夫决策过程（MDP）的最优策略。本文将介绍Sarsa算法的流程及其分类。
流程
Sarsa算法通过学习价值函数来获得最优策略。其学习过程如下：
1. 初始化Q值表。Q值表示在给定状态下，采取给定动作所获得的期望回报。
2. 选取初始状态s，根据ε-greedy策略选择并执行动作a。
3. 环境反馈一个奖励信号r和新状态s'。
4. 根据Q值表，选取新状态下最优的动作a'。
5. 更新Q值表中对应的状态-动作对的Q值：
Q(s,a) = Q(s,a) + α(r + γQ(s',a') - Q(s,a))
其中，α为学习率，γ为折扣率，r为实际奖励值。
6. 将新状态s'设为当前状态s，重复步骤2-5，直到达到终止状态。
分类
Sarsa算法又可以分为以下几类：
1. Sarsa(0)算法
Sarsa(0)算法是Sarsa算法的基础版本，也称为one-step Sarsa。其更新方式与上述流程相同，只是在每一步中只考虑当前的状态和动作，而不考虑下一步的状态和动作。
2. Sarsa(λ)算法
Sarsa(λ)算法是基于Sarsa(0)算法的改进版，也称为Sarsa(lambda)算法。其主要改进是引入了一个参数λ，用于控制回合和TD误差之间的折中，从而平衡短期和长期的奖励。其更新方式为：
Q(s,a) = Q(s,a) + αδE(s,a)
E(s,a) = γλE(s,a) + I(s==s',a==a')
其中，δ为TD误差，E为每个状态-动作对的追踪矩阵，I为指示函数。
3. GQ算法
GQ算法是基于Sarsa(λ)算法的改进版，它同样引入了一个参数λ，并使用一种线性TD算法来更新值函数。与Sarsa(λ)算法相比，GQ算法更加通用和高效。
4. TD(λ)算法
TD(λ)算法是一种直接的TD算法，将Sarsa(λ)和GQ算法作为其特例。其基本思想是根据TD误差来更新值函数。
总结
Sarsa算法是一种常用的MDP求解算法，它可以通过学习Q值表来求得最优策略。同时，Sarsa算法还衍生出了多种改进版本，可以根据具体应用场景选择不同的算法。
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