强化学习中sarsa

SARSA是一种强化学习算法，它是一种基于值的方法，用于学习在给定状态下采取特定动作的值函数。SARSA代表状态，动作，奖励，状态，动作。在SARSA中，代理根据当前状态选择一个动作，并观察到一个奖励和下一个状态。然后，代理使用当前策略选择下一个动作，并继续这个过程，直到达到终止状态。以下是SARSA算法的伪代码：

Initialize Q(s,a) arbitrarily
Repeat (for each episode):
    Initialize s
    Choose a from s using policy derived from Q (e.g., epsilon-greedy)
    Repeat (for each step of episode):
        Take action a, observe r, s'
        Choose a' from s' using policy derived from Q (e.g., epsilon-greedy)
        Q(s,a) <- Q(s,a) + alpha[r + gamma * Q(s',a') - Q(s,a)]
        s <- s'; a <- a';
    until s is terminal

其中Q(s,a)是状态s和动作a的值函数，alpha是学习率，gamma是折扣因子，r是代理观察到的奖励，s'是下一个状态，a'是下一个动作。在每个时间步骤t，代理使用当前策略选择动作a，并观察到奖励r和下一个状态s'。然后，代理使用当前策略选择下一个动作a'，并更新Q值函数。最后，代理将状态s和动作a更新为下一个状态s'和动作a'，并继续这个过程，直到达到终止状态。