与Q-Learning 不同,SARSA 是一种在线(on-policy)学习算法。在更新 Q 函数时,它使用了智能体实际采取的下一个动作 $a'$ 的动作价值:$Q_t(s', a')$。这意味着 SARSA 在学习过程中会考虑智能体当前的策略。因此,SARSA 学到的策略与智能体在训练过程中实际执行的策略密切相关。 c. 区别 Q-Learning 和 SA...
SARSA算法流程。 1.初始化: 创建一个包含状态、动作和奖励的环境。 将Q值(状态-动作对的估计值)初始化为任意值。 定义策略(选择动作的策略)。 设置参数,学习率(α)、折扣因子(γ)和资格迹象因子(λ)。 2.状态选择: 从环境中获取当前状态s。 3.动作选择: 根据策略从状态s中选择动作a。 4.执行动作: 在环...
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 until termination: Take...
A、SARSA是on policy算法 B、SARSA是基于模型的算法 C、SARSA是基于策略梯度的算法 D、以上都不对 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 水准测量时,为了消除i角误差对一测站高差值的影响,可将水准仪置在()处。 A.靠近前尺
航空器滑行是机场运行中最重要的一环,缩短滑行时间也是提高机场运行效率的主要手段.为了改变仅依靠人工进行机坪管制的现状,文章针对航空器滑行的特殊环境,利用改进SARSA算法对航空器的滑行路径进行规划,并通过仿真验证了该算法在规划路径长度和迭代次数方面优于传统SARSA算法,进而更好地为管制员决策提供辅助参考.关键词:强...
提出了一种基于蚁群优化的模糊Sarsa学习(ACO-FSL)算法,在该算法中,首先把模糊系统按照模糊规则进行划分,对于每条模糊规则.有若干个候选动作可被选择,动作选择的概率依赖于实时的值函数;然后在每个动作选择的同时根据蚁群优化的思想定义变化的学习率,这样既缩小了搜索空间,又提高了学习效率.整个模糊推理模块被看作是蚂蚁...
梯度下降sarsa(λ)算法是一种常用于强化学习的算法。通过学习经验,该算法可以不断调整代理的策略,使其在尝试一系列可能的决策后不断优化,并获得最佳结果。而基于自适应势函数塑造奖赏机制的梯度下降sarsa(λ)算法则是该算法在奖赏机制上的一项改进。 1.自适应势函数 自适应势函数是基于对所学习的策略的分析和历史数...
一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法[发明专利]专利名称：一种基于Sarsa算法的移动充电桩群体智能调度方法 专利类型：发明专利 发明人：彭纪昌,孟锦豪,刘海涛,蔡磊 申请号：CN202010607160.8 申请日：20200629 公开号：CN111738611A 公开日：20201002 专利内容由知识产权出版社提供 摘要：本发明公开了一种基于...
Q learning和SARSA相比,其不同之处在于 A、SARSA是on policy算法,Qlearning是off policy算法 B、SARSA比Q learning更高效 C、Qlearning能处理连续动作,SARSA不行 D、以上都不对 你可能感兴趣的试题 判断题 体系结构模式与体系结构风格是完全相同的,都是对体系结构设计施加一种变换。
针对复杂的,难以建模的城市交通系统,将多步强化学习算法SARSA(λ)应用于交通信号控制,根据实时的交通状态信息动态进行决策,自动适应环境以便取得更好的控制效果.由于问题状态空间太大而难以直接存储和表示,采用径向基函数神经网络进行值函数近似,通过训练自适应非线性处理单元,可达到较好的近似表示效果,解决了单个十字交叉...