Sarsa和Q-learning在收敛的时间上大致相同，但Q-learning能够学习13个步骤的最优路径。Sarsa无法学习最优路径，它会选择避开悬崖。这是因为它的更新函数是使用贪婪的方式来获取下一个状态-动作值，因此悬崖上方的状态值较低。Q-learning在更新中使用了下一个状态动作值的最大值，因此它能够小心地沿着边缘移动到目标状...
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 Sarsa全称是state-action-reward-state'-action'。 也是采用Q-table的方式存储动作值函数;而且决策部分和Q-Learning是一样的, 也是采用ε-...
Sarsa和Q—learning都是利用表格法再根据MDP四元组：S: state状态，a: action动作，r:reward，奖励p: probability状态转移概率实现强化学习的方法。这两种方法都是根据环境来进行学习，因此我们需要利用P函数和R函数描述环境、而Q表格用于记录每一个状态（state）上进行的每一个动作（action）计算出最大的未来奖励（re...
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...
强化学习是一种机器学习方法,广泛应用于智能体与环境进行交互学习的场景。本文将深入比较Q-learning、SARSA和DQN这三种经典的强化学习算法,分析它们的优缺点以及适用场景。 第一部分:Q-learning 1.1 Q-learning简介 Q-learning是一种基于动作值函数(Q值)的强化学习算法,适用于离散动作和离散状态空间。
本篇博文通过迷宫寻宝这一实例来探究Sarsa和Q-Learning的不同。 相关代码主要参考自邹伟等人所著的《强化学习》(清华大学出版社)。.
基于table的Q learning和Sarsa算法 Off-policy Q learning算法和On-policy Sarsa learning都是时序差分(TD)下对动作价值函数优化的单步方法,在没有神经网络之前,都是通过table的方法,下面简单介绍一下: 最佳决策可以通过遍历所有的情况去得到,有些时候情况比较多元,只能通过部分的情况去学习经验,然后得到一个亚最佳...
Q-learning和SARSA都是强化学习中常用的算法,它们都是基于动作值函数(Q值)来学习和决策的。然而,它们之间有一些重要的区别。 首先,Q-learning是一种基于off-policy学习的算法,它更新Q值时采用的是当前状态下采取最优动作所对应的Q值,而不是当前策略下的动作。这意味着Q-learning会不断追求最优的策略,即使当前策略...
在这里简单介绍一下强化学习的入门知识。用表格的方式去实现Q_learning于Sarsa算法,并由此来玩一个简单的小游戏。 强化学习也叫做增强学习,比较符合人类的一般的认知过程,毕竟人获得"姿势"的方法就是通过不断认知强化某些玩意的"好处"。 1.强化学习的交互过程 ...
Sarsa的决策部分与Q-Learning一样,使用Q表形式,挑选值较大的动作施加在环境中来换取奖惩,但sarsa的更新方式不同。其更新准则如下: 同样,在时挑选一个带来最大潜在奖励的动作a2...,Q-learning在这一步只是估计了一下接下来的动作值. 而Sarsa在s2这一步估算的动作也是接下来要做的动作.所以Q(s1,a2) 现实的计...