强化学习中sarsa
时间: 2023-12-14 09:34:14 浏览: 157
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。
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