sarsa中训练算法的策略是什么
时间: 2024-06-12 09:05:06 浏览: 13
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。
相关问题
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。
sarsa算法matlab
SARSA算法是一种基于状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)序列的强化学习算法,用于学习环境中的最优策略。在MATLAB中,可以使用以下代码实现SARSA算法:
```matlab
% 设置环境
num_states = 100; % 状态数
num_actions = 4; % 动作数
rewards = zeros(num_states, num_actions); % 回报矩阵
% 初始化Q值矩阵
Q = rand(num_states, num_actions);
% 设置超参数
alpha = 0.5; % 学习率
epsilon = 0.1; % 探索率
gamma = 0.9; % 折扣因子
num_episodes = 1000; % 迭代次数
% 迭代训练
for i = 1:num_episodes
state = randi(num_states); % 随机初始化状态
action = epsilon_greedy_policy(Q, state, num_actions, epsilon); % 选择动作
while true % 在状态-动作序列中进行迭代
% 执行动作并观察回报和下一个状态
next_state = take_action(action, state);
reward = rewards(state, action);
next_action = epsilon_greedy_policy(Q, next_state, num_actions, epsilon);
% 更新Q值
Q(state, action) = Q(state, action) + alpha * (reward + gamma * Q(next_state, next_action) - Q(state, action));
% 更新状态和动作
state = next_state;
action = next_action;
% 判断是否到达终止状态
if is_terminal(state)
break;
end
end
end
% 输出最优策略
[~, optimal_actions] = max(Q, [], 2);
disp(optimal_actions);
```
其中,`epsilon_greedy_policy`函数实现了$\epsilon$-贪心策略,用于在给定状态下选择动作;`take_action`函数根据当前状态和动作执行动作并返回下一个状态。在训练过程中,算法通过更新Q值来逐步优化策略,最终输出最优策略。
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