1. SARSA算法的引入 SARSA算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 求解最优的动作价值函数$q_{*}$和最优策略$\pi_{*}$。 这一类强化学习的问题求解不需要...
SARSA:更适合于环境中存在一定风险,需要谨慎探索的场景。比如在机器人导航任务中,如果环境中存在障碍物或者危险区域,SARSA可以学习到更加安全可靠的导航策略。 importgymimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#定义 SARSA 算法类classSARSA:def__init__(self, env, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9,...
q_{\text {new }}\left(s_t, a_t\right) \leftarrow q_{\text {now }}\left(s_t, a_t\right)-\alpha \cdot \delta_t . 用某种算法更新策略函数。该算法与 SARSA 算法无关。 二.神经网络形式的SARSA **价值网络:**如果状态空间\mathcal{S}是无限集, 那么我们无法用一张表格表示Q_\pi, 否...
SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径的大量负面报酬的风险,Q-learning将倾向于在探索时触发奖励,而SARSA将倾向于避免危险的最佳路径并且仅在探索参数减少时慢慢学会使用它。 如果是在模拟中或在低成本和快速迭代的环境中训练代理,...
Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径...
今天强化学习第二十篇:强化学习SARSA算法 1 历史 SARSA(「State-Action-Reward-State-Action」)算法是一种经典的强化学习算法,用于解决马尔可夫决策过程(MDP)问题。该算法于1994年由美国计算机科学家Rummery和Niranjan提出。 后由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto在他们的著作《Reinforcement Learning: An Introduction...
二、表格形式的Sarsa(Sarsa:Tabular Version) 如果我们想学习动作价值函数Qπ(s,a),我们可以使用一个如果输入的状态和动作是有限的,那么我们就可以画一个表格:一行对应一个状态s_i,一列对应一个动作a_j,那么表中的每个元素则对应着在该状态和该动作下的动作价值Qπ(s_i,a_j)。我们要做的就是用Sarsa算法去...
Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径的大量负面报酬的风险,Q-learning将倾向于在探索时触发奖励,而SARSA将...
SARSA算法具有以下功能: 模型无关性:SARSA算法不需要对环境模型进行假设,只通过与环境交互来学习最优策略。 收敛性:在一定条件下,SARSA算法保证会收敛到最优策略。 适用性:SARSA算法适用于状态空间和动作空间较大且连续的问题,而不需要对状态空间和动作空间进行离散化处理。
一、SARSA算法 我们可以看到SARSA其实就是“状态/动作/奖励/状态/动作”(State-Action-Reward-State-Action)。该算法利用 Rt+1+γqt(St+1,At+1) 得到单步时序差分目标Ut,进而更新q(St,At)。该算法的更新式为: 简单来看,实际上公式就是:更新后的Q值=更新前的Q值+某种修正,这个某种修正里,我们用了部分真实值...