Sarsa算法的Python实现

Sarsa算法的Python实现

Sarsa（State-Action-Reward-State-Action）是一种基于值函数的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）问题。本文将实现Sarsa算法，并提供相应的Python代码。

Sarsa算法是一种在线学习算法，它通过不断与环境交互来更新值函数。算法的核心思想是利用当前状态和当前动作的价值来更新目标状态和目标动作的价值。下面是Sarsa算法的伪代码：

1. 初始化值函数Q(s, a)为任意值，对所有状态s和动作a
2. 选择初始状态s
3. 选择动作a，根据当前的策略（例如ε-greedy策略）
4. 与环境交互，观察奖励r和下一个状态s’
5. 选择下一个动作a’，根据当前的策略
6. 更新值函数：
   Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * Q(s’, a’) - Q(s, a))
7. 将下一个状态和下一个动作设置为当前状态和当前动作
8. 如果达到终止状态，则停止；否则，转到步骤3

现在，让我们用Python实现Sarsa算法，以解决一个简单的迷宫问题。假设我们有一个3x3的迷宫，其中起始位置是(0, 0)，目标位置是(2, 2)。在每个时间步，智能体可以选择上、下、左、右四个动作中的一个来移动。如果智能体达到目标位置，则获得奖励+1；否则，获得奖励0。我们的目标是通过Sarsa算法学习一个最优策略，使智能体能够尽快到达目标位置。

下面是Python代码的实现：