强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

强化学习是机器学习的一个重要分支，其目标是让智能体在给定的环境中通过与环境互动，学习到最优的行为策略。表格型强化学习方法是一种基于值函数的强化学习方法，其将状态-行为映射到值函数，并通过更新值函数来逐步逼近最优策略。

本文将详细介绍表格型强化学习方法中的几种常见方法，包括Sarsa、Qlearning、蒙特卡洛策略和时序差分等。通过这些方法的介绍，您将深入了解强化学习的基础原理和实际应用。

一、Sarsa
Sarsa是一种基于Qlearning的强化学习方法，其通过使用两个神经网络分别估计状态-行为值函数和状态-状态转移概率，来逐步逼近最优策略。在Sarsa中，智能体根据当前状态选择行为，并根据Q值函数的估计结果选择下一个状态，然后根据奖励值和新的状态更新Q值函数。

二、Qlearning
Qlearning是表格型强化学习中的一种基本方法，其通过使用Q值函数来估计每个状态下采取不同行为的优劣。在Qlearning中，智能体根据当前状态选择行为，并根据Q值函数的估计结果选择下一个状态，然后根据奖励值和新的状态更新Q值函数。与Sarsa不同的是，Qlearning只使用一个神经网络来估计状态-行为值函数。

三、蒙特卡洛策略
蒙特卡洛策略是一种基于样本的强化学习方法，其通过在环境中随机采样来估计状态-行为值函数。在蒙特卡洛策略中，智能体根据当前状态选择行为，并在环境中随机采样多个可能的下一个状态和奖励值，然后根据这些样本估计状态-行为值函数。

四、时序差分
时序差分是一种基于时间差分的强化学习方法，其通过使用时间差分公式来估计状态-行为值函数。在时序差分中，智能体根据当前状态选择行为，并根据时间差分公式更新状态-行为值函数。与蒙特卡洛策略不同的是，时序差分不需要在环境中进行随机采样。

通过以上介绍，您已经对表格型强化学习方法有了基本的了解。接下来，我们将通过一个Qlearning项目实战来让您亲身体验强化学习的实际应用。我们将使用Python语言和TensorFlow框架来实现一个简单的Qlearning算法，并在经典的CartPole环境中进行训练和测试。在项目中，您将亲自编写代码、配置环境、进行训练和测试等环节，从而更加深入地理解强化学习的实际应用和实现细节。