Sarsa

最新推荐文章于 2025-08-08 23:59:31 发布
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博客提及Sarsa算法，指出在S2状态下可直接选择值，涉及信息技术中强化学习领域的相关内容。

Sarsa：在S2状态直接选择值。
对比

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Python Sarsa算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
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Sarsa算法基于Q-learning算法，但相比于Q-learning算法，Sarsa算法是一个在线学习算法，更适用于实时决策问题。Sarsa算法基于Q-learning算法，但相比于Q-learning算法，Sarsa算法是一个在线学习算法，更适用于实时决策问题。Sarsa算法基于Q-learning算法，但相比于Q-learning算法，Sarsa算法是一个在线学习算法，更适用于实时决策问题。
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SARSA 算法
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什么是SARSA SARSA算法的全称是State Action Reward State Action，属于时序差分学习算法的一种，其综合了动态规划算法和蒙特卡洛算法，比仅仅使用蒙特卡洛方法速度要快很多。当时序差分学习算法每次更新的动作数为最大步数时，就等价于蒙特卡洛方法。 值函数更新公式的引入：多次试验的平均 SARSA的核心思想在于增量计算。在蒙特...
SARSA算法详解：从实践到理论的全面解析
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摘要： SARSA是一种基于策略的时序差分强化学习算法，通过五元组（状态、动作、奖励、下一状态、下一动作）更新Q值，其核心公式为：$$Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) + \alpha \left[ r_{t+1} + \gamma Q(s_{t+1}, a_{t+1}) - Q(s_t, a_t) \right]$$。与Q-learning相比，SARSA采用On-Policy方式，依赖实际动作更新，稳定性更高但收敛较慢，适用于动态环境（如机器人导航、交通控制）。其流程
Sarsa算法
qq_41903673的博客
03-26 3150
得到等式如下： 用这个公式推导TD target: 依赖于St，At，St+1。而状态价值函数是对和求期望，所以将的转换公式代入得到两项期望相加。 上面的式子可以得到下面这个式子： 由于直接求期望比较困难，所以这里用了蒙特卡洛近似。将近似成，将近似成，则该等式左边是该时刻的价值，右边是期望，我们把期望近似成TDtarget （yt)。yt部分基于真实观测到的奖励，部分基于做出的预测。 TD learing的想法是将动作价值去接近yt。这是因为完全是估计，而yt一部分是基于真实的..
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经典 Sarsa算法
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Sarsa算法是一种基于Q-learning的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）中的问题。Sarsa是State-Action-Reward-State-Action的缩写，它是一种在线学习算法，能够逐步更新Q值函数来寻找最优的动作策略。 Sarsa算法的基本思想是通过不断地与环境进行交互来学习最优的行动策略。在每个时间步骤中，算法会根据当前的状态选择一个行动，并观察到下一个状态和获得的奖励。然后，它会根据这些信息来更新Q值函数，以改进行动策略。 具体来说，Sarsa算法的更新规则如下： 1. 在当前状态s，选择一个行动a，可以使用ε-greedy策略来进行行动选择，即以ε的概率选择一个随机行动，以1-ε的概率选择具有最大Q值的行动。 2. 执行行动a，观察到下一个状态s'和获得的奖励r。 3. 根据新的状态s'和选择的行动a'，使用Sarsa的更新规则来更新Q值函数： Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * Q(s', a') - Q(s, a)) 其中，α是学习率，γ是折扣因子，用于衡量当前状态与下一个状态之间的重要性。 通过不断地迭代和更新Q值函数，Sarsa算法能够逐步收敛到最优的Q值函数，从而得到最优的行动策略。 总结起来，Sarsa算法是一种基于Q-learning的在线强化学习算法，通过与环境的交互和不断的Q值函数更新来学习最优的行动策略。它适用于解决马尔可夫决策过程中的问题，并可以在各种应用领域中得到有效的应用。
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