SARSA 算法原理与代码1. 基本原理SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一种基于时序差分(TD)学习的在线强化学习算法。它通过从智能体与环境的交互中学习一个动作价值函数(Q 函数),用于评估在给定状态…
部分代码: % Learning Parameters gamma = 0.9; alpha = 0.4; oracle_proportion = 10; internal_aps = 1; internal_states = 1; internal_oracle = 1; for act_increase = 1 for aps_increase = 5:8 for state_increase = 10:10:30 for oracle_increase = state_increase/oracle_proportion:state_...
通过这样设置,今后可以很容易将SARSA算法修改为Q学习算法。最后我们来实现SARSA算法的核心。 SARSA算法实现 SARSA的核心代码全部在learning方法里,我们为learning方法设计了几个参数来做适当的控制,具体代码如下,结合注释和算法流程,很容易理解: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # sarsa learning defl...
sarsa算法代码应用sarsa SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是强化学习中的一个基本算法,用于学习最优策略。下面是一个简单的SARSA算法的伪代码示例: ```python #伪代码 Initialize Q-table arbitrarily Choose an action A from the state S using an exploration strategy (e.g., epsilon-greedy) Repeat ...
强化学习代码实战-04时序差分算法(N步Sarsa) importnumpy as npimportrandom#获取一个格子的状态defget_state(row, col):ifrow != 3:return'ground'ifrow == 3andcol ==0:return'ground'ifrow == 3andcol == 11:return'terminal'return'trap'#根据当前所处的格子,选取一个动作defget_action(row, col):...
这篇 文章会使用就用代码实现 SARSA 和 Q-Learning 这两种算法。 一、算法介绍 关于SARSA 和 Q-Learning算法的详细介绍,本篇博客不做过多介绍,若不熟悉可点击文章开头链接查看。 Sarsa 和 QLearning 时序差分TD解决强化学习控制问题的两种算法,两者非常相似,从更新公式就能看出来: SARSA: [ ] A(St, At) ← ...
SARSA 在执行policy 后的Q值更新是对于针对于同一个policy的,完成了一次策略迭代(policy iteration),这个特点区分于后面的Q-learning算法,这也是SARSA 被称为 On-policy 的原因。下面是完整算法伪代码。 SARSA 训练分析 SARSA收敛较慢,1000次episode后还无法持久稳定,后面的Q-learning 和 Expected Sarsa 都可以在1000...
SARSA(λ)算法的实现 该算法的流程图如下: 其特点是需要额外维护一张E表,来衡量一个Episode内个体早期经过的状态对后续状态行为价值贡献的重要程度。在《强化学习》第五讲中,已经用文字描述详细比较了SARSA(0)和SARSA(λ)之间的区别,我们来看看这些区别是如何反映在代码中的。 我们在上一篇使用的Agent类的基础上作...
二、代码 1、SARSA 定义SARSA agent 类, class Sarsa: def __init__(self, state_dim, action_dim, lr=0.01, gamma=0.9, e_greed=0.1): self.action_dim = action_dim = lr self.gamma = gamma self.epsilon = e_greed self.Q = np.zeros((state_dim, action_dim)) ...