义 SARSA agent 类,
时间: 2024-09-17 12:01:49 浏览: 7
SARSA (State-Action-Reward-State-Action) 是一种用于强化学习(Reinforcement Learning)的策略改进算法,其中 "agent" 指的是在环境中执行动作并接收反馈的学习主体。在 SARSA 算法中,Agent 类通常包含以下几个关键部分:
1. **状态空间** (State Space): 它描述了Agent能够观察到的所有环境状态。
2. **行动空间** (Action Space): 表示Agent可以采取的各种操作。
3. **Q-表** (Q-Table or Q-Function): 存储了每个状态下每种行动的预期奖励,这是学习的核心组成部分。
4. **策略** (Policy): 决定在给定状态下采取哪个动作,初期可能是ε-greedy策略,随着学习逐渐偏向于最优动作。
5. **学习规则** (Learning Rule): 根据当前状态、动作、奖励和下一个状态更新Q值,如SARSA算法中的(α * (R + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a)))。
6. **记忆** (Experience Replay Buffer): 保存过去的经验(s, a, r, s'),以便随机抽取来进行梯度更新。
一个基本的 SARSA Agent 类可能会有类似这样的结构:
```python
class SARSA_Agent:
def __init__(self, state_space, action_space, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9):
self.state_space = state_space
self.action_space = action_space
self.q_table = np.zeros((state_space.shape[0], action_space.n))
self.learning_rate = learning_rate
self.discount_factor = discount_factor
def select_action(self, state, epsilon):
if np.random.rand() < epsilon:
return random.choice(self.action_space)
else:
return np.argmax(self.q_table[state])
def update_q_value(self, current_state, action, reward, next_state):
best_next_action = np.argmax(self.q_table[next_state])
new_q = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[current_state, action] + \
self.learning_rate * (reward + self.discount_factor * self.q_table[next_state, best_next_action])
self.q_table[current_state, action] = new_q
# 可能还有其他辅助函数,如存储经验等
```