强化学习SARSA(lambda)算法matlab

强化学习中的SARSA（State-Action-Reward-State-Action，简称SARSA）是一种基于在线学习的策略，它用于解决马尔科夫决策过程（MDP）。λ版SARSA（λ-return）引入了 Eligibility traces（回溯轨迹）的概念，结合了近期和长期奖励的影响。

在MATLAB中实现SARSA λ 算法，你可以按照以下步骤：

1. **环境设置**：首先，你需要创建一个环境模型，如`MDPEnvironment`，定义状态、动作、奖励函数以及状态转移概率。

classdef MDPEnvironment < handle
   % ... 定义状态、动作、reward 和 transition probabilities ...
end

2. **初始化**：定义超参数，比如学习率α（alpha）、折扣因子γ（gamma），以及λ值。

% 初始化参数
alpha = 0.5; gamma = 0.9; lambda = 0.8;
state = initialState; % 初始状态
actionValueTable = zeros(numStates, numActions); % Q表初始化
eligibilityTrace = zeros(numStates, numActions); % 回溯轨迹矩阵

3. **循环迭代**：在一个循环中，模拟环境，选择动作，观察反馈并更新Q值。

while ~terminationCondition
    % 选择动作
    action = chooseAction(state, actionValueTable, eligibilityTrace);
    
    % 执行动作并获取反馈
    [nextState, reward] = environmentStep(state, action);
    
    % 更新回溯轨迹
    updateEligibilityTrace(nextState, action, eligibilityTrace, lambda);
    
    % Sarsa(λ) update
    target = reward + gamma * max(actionValueTable(nextState, :));
    actionValueTable(state, action) = actionValueTable(state, action) + alpha * (target - actionValueTable(state, action));
    
    % 更新状态
    state = nextState;
end

4. **函数定义**：
- `chooseAction(state, Q, E)`：基于ε-greedy策略选择动作。
- `environmentStep(state, action)`：模拟环境并返回下一个状态和奖励。
- `updateEligibilityTrace(nextState, action, E, lambda)`：根据λ值更新回溯轨迹。

注意：实际应用中，你会需要对上述步骤进行适当封装，以便处理更复杂的环境和高级功能，如 Experience Replay 或 Prioritized Experience Replay等。