sarsa中训练算法的策略是什么

Sarsa算法是一种基于状态-动作值函数的强化学习算法，其训练策略是基于一种叫做“状态-动作-回报-状态-动作（SARS）”序列的经验来更新状态-动作值函数。具体来说，Sarsa算法在每一步中都会执行以下步骤：

1. 根据当前状态选择一个动作。

2. 执行该动作，观察环境返回的下一个状态和对应的回报。

3. 根据当前状态和选择的动作，以及下一个状态和选择的下一个动作，更新状态-动作值函数的估计值。

4. 根据下一个状态选择下一个动作。

5. 重复步骤2-4，直到达到终止状态或者完成一次训练周期。

在Sarsa算法中，策略是通过在每个状态中选择一个动作的方式来定义的。Sarsa算法使用ε-greedy策略来平衡探索和利用，即以ε的概率选择一个随机动作，以1-ε的概率选择当前状态下具有最高动作价值的动作。