强化学习算法中SARSA

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皮牙子抓饭 发表于 2023/08/29 09:12:54 2023/08/29
【摘要】 SARSA是一种强化学习算法,用于处理序贯决策问题。它是基于状态-动作-奖励-下一个状态-下一个动作(State-Action-Reward-State-Action)的模式进行学习和决策的。 在SARSA算法中,智能体通过与环境进行交互来学习最优策略。智能体在每个时间步骤中观察当前状态,并根据当前策略选择一个动作执行。执行动作后,智能体会得到一个奖励信号以及下一个状态。然后,智能体会使用当...

SARSA是一种强化学习算法,用于处理序贯决策问题。它是基于状态-动作-奖励-下一个状态-下一个动作(State-Action-Reward-State-Action)的模式进行学习和决策的。 在SARSA算法中,智能体通过与环境进行交互来学习最优策略。智能体在每个时间步骤中观察当前状态,并根据当前策略选择一个动作执行。执行动作后,智能体会得到一个奖励信号以及下一个状态。然后,智能体会使用当前策略根据下一个状态选择下一个动作,并更新当前状态-动作对的价值函数。 SARSA算法的核心是更新状态-动作对的价值函数。每次更新时,使用当前状态、当前动作、奖励信号、下一个状态和下一个动作来计算目标价值。然后,将目标价值与当前状态-动作对的旧价值进行差分更新,以逐步调整价值函数。 SARSA算法的更新规则如下: Q(S, A) = Q(S, A) + α(R + γQ(S', A') - Q(S, A)) 其中,Q(S, A)表示状态-动作对(S, A)的价值,α是学习率(用于控制每次更新的影响程度),R是奖励信号,S'是下一个状态,A'是在下一个状态选择的动作,γ是折扣因子(用于权衡当前奖励和未来奖励的重要性)。 SARSA算法的核心思想是根据当前策略进行学习和决策,即在每个时间步骤中使用当前策略选择下一个动作。这使得SARSA算法更适合于处理连续决策问题,如强化学习中的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)。 总之,SARSA是一种基于状态-动作-奖励-下一个状态-下一个动作的模式进行学习和决策的强化学习算法。它通过差分更新的方式逐步调整状态-动作对的价值函数,以最大化累积奖励,并在连续决策问题中发挥重要作用。

以下是一个简单的SARSA算法的代码示例:

pythonCopy codeimport numpy as np
# 定义状态空间的大小和动作空间的大小
num_states = 10
num_actions = 4
# 初始化Q值表
Q = np.zeros((num_states, num_actions))
# 定义学习率、折扣因子和探索率
learning_rate = 0.1
discount_factor = 0.9
exploration_rate = 0.1
# 定义训练的总步数
num_episodes = 1000
# SARSA算法
for episode in range(num_episodes):
    # 初始化当前状态
    state = 0
    
    # 根据当前状态选择动作
    if np.random.rand() < exploration_rate:
        action = np.random.randint(num_actions)
    else:
        action = np.argmax(Q[state])
    
    while state != num_states - 1:
        # 执行选定的动作,观察下一个状态和奖励
        if action == 0:
            next_state = state - 1
        elif action == 1:
            next_state = state + 1
        elif action == 2:
            next_state = state + 2
        elif action == 3:
            next_state = state - 2
        
        reward = 0 if next_state == num_states - 1 else -1
        
        # 根据下一个状态选择下一个动作
        if np.random.rand() < exploration_rate:
            next_action = np.random.randint(num_actions)
        else:
            next_action = np.argmax(Q[next_state])
        
        # 更新Q值表
        Q[state, action] = Q[state, action] + learning_rate * (reward + discount_factor * Q[next_state, next_action] - Q[state, action])
        
        # 更新当前状态和动作
        state = next_state
        action = next_action
# 打印训练后的Q值表
print(Q)

这个代码示例中,我们首先定义了状态空间的大小和动作空间的大小,然后初始化了Q值表。接下来,我们使用SARSA算法进行训练,在每个训练回合中,我们通过选择动作来与环境进行交互,并更新Q值表。最后,打印训练后的Q值表。 请注意,这只是一个简单的示例,实际使用中可能需要根据具体情况进行进一步的优化和调整。

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