可以简单为我介绍下sarsa嘛?
时间: 2023-06-20 07:03:26 浏览: 48
当我们面临一个需要做出决策的问题时,强化学习(Reinforcement Learning)是一种解决方案。SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一种强化学习算法,它是基于Q-learning算法的一个延伸。
SARSA的基本思想是,从当前状态开始,采取一个动作,获得一个奖励,进入下一个状态,再根据当前状态以及在该状态下采取的动作,选择下一个动作,如此循环下去。SARSA会根据每一步的状态、动作和奖励来更新Q值,从而不断改进策略,最终找到最优策略。
在SARSA算法中,每次更新的Q值为:
Q(s,a) = Q(s,a) + alpha * [reward + gamma * Q(s', a') - Q(s, a)]
其中,s表示当前状态,a表示当前采取的动作,reward表示在当前状态下采取该动作获得的奖励,s'表示下一个状态,a'表示在下一个状态下采取的动作,alpha表示学习速率,gamma表示折扣因子。
SARSA算法的优点是,它可以在不知道环境模型的情况下直接从经验中学习最优策略。缺点是,由于它是基于Q值的迭代更新,所以可能会陷入局部最优解。
相关问题
可以提供一个sarsa智能体的代码吗?
当然可以!
这是一个基于 Python 的简单 Sarsa 智能体的例子:
```
import numpy as np
class SarsaAgent:
def __init__(self, alpha, epsilon, discount, get_actions):
self.alpha = alpha
self.epsilon = epsilon
self.discount = discount
self.get_actions = get_actions
self.Q = {}
def getQ(self, state, action):
return self.Q.get((state, action), 0.0)
def learnQ(self, state, action, reward, value):
oldv = self.Q.get((state, action), None)
if oldv is None:
self.Q[(state, action)] = reward
else:
self.Q[(state, action)] = oldv + self.alpha * (value - oldv)
def choose_action(self, state):
if np.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:
action = np.random.choice(self.get_actions(state))
else:
q = [self.getQ(state, a) for a in self.get_actions(state)]
maxQ = max(q)
count = q.count(maxQ)
if count > 1:
best = [i for i in range(len(self.get_actions(state))) if q[i] == maxQ]
i = np.random.choice(best)
else:
i = q.index(maxQ)
action = self.get_actions(state)[i]
return action
def learn(self, state1, action1, reward, state2, action2):
qnext = self.getQ(state2, action2)
self.learnQ(state1, action1, reward, reward + self.discount*qnext)
```
在这个例子中,我们定义了一个 SarsaAgent 类,该类有五个方法:
- `__init__`:构造函数,用于初始化 SarsaAgent 对象。
- `getQ`:返回给定状态和动作的 Q 值。
- `learnQ`:更新 Q 值。
- `choose_action`:根据给定的状态选择动作。
- `learn`:执行 Sarsa 算法的核心部分,即更新 Q 值。
希望这个例子能够帮到你!
FRSA算法相比SARSA算法有什么改进之处?
FRSA算法是一种改进的强化学习算法,相比于SARSA算法,它有以下几个改进之处:
1. 采用了函数逼近:FRSA算法使用函数逼近方法来估计动作值函数,而不是像SARSA算法那样使用表格来存储动作值。这样可以处理更大的状态空间,提高算法的泛化能力。
2. 引入了重要性采样:FRSA算法通过重要性采样来估计目标策略和行为策略之间的差异。这样可以在更新动作值函数时更准确地估计目标策略的价值。
3. 使用了经验回放:FRSA算法引入了经验回放机制,将之前的经验存储在回放缓冲区中,并从中随机抽样进行训练。这样可以减少样本间的相关性,提高训练效率和稳定性。
4. 采用了深度神经网络:FRSA算法使用深度神经网络作为函数逼近器,可以学习更复杂的状态-动作映射关系。这样可以处理高维状态空间和连续动作空间的问题。
5. 引入了目标网络:FRSA算法使用目标网络来稳定训练过程。目标网络是一个固定的网络,用于计算目标值,减少目标值的波动性,提高算法的收敛性。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)