悬崖行走问题：Sarsa与Q学习算法对比分析

"这篇摘要主要介绍了一个关于比较Sarsa和Q学习算法的编程实验，实验中还涉及到了n-Sarsa算法的性能分析。实验环境基于悬崖行走问题，该问题的状态转移和奖励机制在`cliff_environment.py`文件中定义。实验代码分为两个文件：`Q-learningVSSarsa.py`和`nSarsaVSSarsaLambda.py`，实现了四种不同的强化学习算法。实验结果表明，基础Sarsa和Q学习在收敛速度上相近，但Sarsa在稳定性及最终收益上优于Q学习。" 在这个编程题中，我们首先遇到了两种经典的强化学习算法：Sarsa（State-Action-Reward-State-Action）和Q学习。Sarsa是一种在线的、基于策略的强化学习算法，它在每个时间步更新Q值，使用实际经历的下一个状态和动作。而Q学习则是离线的，它使用的是策略迭代，总是选择当前状态下最大Q值的动作，不考虑实际采取的动作。 实验中，学习率（α）和ε-贪婪策略被设置为0.1。ε-贪婪策略在选择动作时平衡了探索和利用，ε概率选择随机动作，1-ε概率选择当前最优动作。无折扣因子（γ）被设置为1，这意味着考虑长期奖励，没有折现。实验运行了500个episode，使用队列记录每10次连续回报的平均值。 对于n-Sarsa的实验，n值分别设为1，3，5，研究了不同探索程度对算法性能的影响。n-Sarsa是Sarsa的一种变体，它在更新Q值时考虑了n步后的奖励，增加了对未来奖励的考虑，从而可能影响算法的收敛速度和稳定性。 实验结果显示，尽管Sarsa和Q学习的收敛速度相似，但Sarsa在稳定性上表现出色，其收益曲线更加平滑，可能是因为Sarsa使用实际经历的状态进行更新，而Q学习则依赖于预测的最大Q值，这可能导致在某些情况下过度优化。作者认为，这可能是由于ε-贪婪策略引入的不确定性导致的，Sarsa的评估更接近实际情况。 实验结果与PPT上的图像有所不同，可能与未指定的学习率和其他参数选择有关。这提示我们在进行强化学习实验时，参数的选择会显著影响算法的性能，需要根据具体问题和环境进行调整。