当行为策略和目标策略相同时, 这种学习过程称为在on-policy学习(Sarsa, MC learning); 当行为策略和目标策略可以不同(也可以相同)时, 这种学习过程称为在off-policy学习(Q-learning); On-policy版本的Q-learning算法如上图, 它的策略即用来获取经验数据, 也用来更新策略. 因此它是On-policy的. 上图是Off-poli...
1.SARSA SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。 State-Action-Reward-State-Action这个...
这个简单的例子说明了Sarsa和Q-learning之间的比较，我们总结以下两个算法的区别：Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的强化学习算法，它们在解决马尔可夫决策过程（MDP）中的强化学习问题时有一些重要的区别。更新策略:Sarsa：在Sarsa中，更新策略是"状态-动作-奖励-下一个状态-下一个动作"，即更新后的动作与下一个...
Q-Learning的目的是学习特定State下、特定Action的价值。是建立一个Q-Table,以State为行、Action为列,通过每个动作带来的奖赏更新Q-Table。 Q-Learning是off-policy的。异策略是指行动策略和评估策略不是一个策略。Q-Learning中行动策略是ε-greedy策略,要更新Q表的策略是贪婪策略。 Q-Learning算法 二、SARSA的理解...
关于Sarsa和Q-Learning的区别,在本专栏的上一篇博文【强化学习】迷宫寻宝:Sarsa和Q-Learning中,已经做了详细的分析,这里不再赘述。 Sarsa 代码语言:javascript 复制 import gym import numpy as np import time class SarsaAgent(object): def __init__(self, obs_n, act_n, learning_rate=0.01, gamma=0.9,...
实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时决策问题,而DQN适用于处理连续空间和延迟奖励的问题。希望本文能够帮助读者更好地选择适...
Q-Learning 与Sarsa不同,Q-Learning是一种off-policy的方法,也就是说更新的策略和实际上采用的策略不是一个策略。Q-Learning的更新方式为Q(s,a)=R+maxaQ(s′,a)Q(s,a)=R+maxaQ(s′,a), 注意这里与SARSA不同的是,这里只是取了下一个状态中Q值最大的项,但是并没有执行。而SARSA是根据当前策略在s′...
先看Sarsa,拆开来看是obs,action,reward,next_obs,next_action。看最后一个是next_action,即要输入下一个动作是什么。这个也直接映射在更新函数上,α[r + γQ(s’,a’) - Q(s,a)]要取得下一个动作a’,而Q_learning的 :α[r + γmax(Q(s’, : )) - Q(s,a)]并不需要。即Sarsa要拿到下一个...
强化学习(二)——Q learning、Sarsa、Deep Q learning三种算法思想 一、Q learning算法 如上图所示,Q learning的决策值(基于值的一种算法)存储在一张Q table中。可以先设定a1的奖励值为-2,a2的奖励值为1,那么在s1状态下我们选择奖励值大的动作a2,这就是上图中的Q(S1,a2)估计,接下来状态变为s2。 更新思想...
增强学习(五)---时间差分学习(Qlearning,Sarsalearning)接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性:需要环境模型,即状态转移概率状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数。相对的,蒙特卡罗方法的特点则有:可以从经验中...