强化学习系列 3: Sarsa算法

在强化学习领域，Q-learning是一种非常经典的算法，它通过建立一个Q表来存储每个状态-动作的预期回报。然而，Q-learning在更新Q值时存在一个缺陷，即在选择下一个动作时，它只是估计哪个动作能带来最大的潜在回报，但在实际执行时可能不会选择这个动作。为了解决这个问题，Sarsa算法被提出。

Sarsa算法与Q-learning非常相似，它们都使用Q表来存储状态-动作的预期回报。然而，Sarsa在更新Q值时使用了与Q-learning不同的方法。在Sarsa中，除了使用当前状态和动作的回报外，还会考虑下一个状态和动作的Q值，这使得Sarsa在选择下一个动作时更加准确。

具体来说，Sarsa算法的状态-动作值更新公式如下：

Q(s, a) = (1 - α) Q(s, a) + α (r + γ * max Q(s’, a’))

其中，α是学习率，γ是折扣因子，r是当前状态-动作的回报，s’和a’分别是下一个状态和动作。与Q-learning不同的是，Sarsa使用的是实际选取的动作a’的Q值，而不是估计的最大潜在回报。

这种更新方式使得Sarsa在选择下一个动作时更加准确。因为在许多情况下，我们并不知道下一个状态是什么，或者哪个动作能带来最大的回报。而Sarsa通过考虑下一个状态和动作的Q值，能够在一定程度上解决这个问题。

在实际应用中，Sarsa算法通常用于解决连续动作空间的问题。因为连续动作空间的问题中，动作的取值范围是连续的，而Q-learning和SARSA算法都只能处理离散动作空间的问题。而Sarsa算法通过考虑下一个状态和动作的Q值，能够处理连续动作空间的问题。

总的来说，Sarsa算法是一种基于Q表的增强学习算法，它在更新Q值时考虑了下一个状态和动作的Q值，使得选择下一个动作更加准确。在实际应用中，Sarsa算法通常用于解决连续动作空间的问题。相比于Q-learning和SARSA算法，Sarsa算法在处理连续动作空间的问题上具有更大的优势。

值得注意的是，虽然Sarsa算法在处理连续动作空间的问题上具有优势，但在实际应用中还需要考虑其他因素，如探索策略、奖励函数的设计等。此外，随着深度学习的兴起，基于神经网络的强化学习算法已经成为研究热点。这些算法能够处理更复杂的问题，但也需要更多的数据和计算资源。因此，在实际应用中需要根据具体问题选择合适的算法和策略。