AI学习笔记——Sarsa算法

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上一篇文章介绍了强化学习中的Q-Learning算法,这篇文章介绍一另另一一两个与Q-Learning十分之类于的算法——Sarsa算法。

注意,该算法与Sarsa 算法不同的地方也不多乘了一另另一一两个E(s, a) (Eligibility Trace"不可或缺性值"),而这些E(s, a)又并肩受γ和λ调控。但会 在更新Q表的过后,不仅仅是更新一另另一一两个Q(S,A),也不整个Q表所有的Q值都被更新了。

Q learning 和 Sarsa前会 单步更新的算法。单步跟新的算法缺点也不在不在 找到宝藏过后,机器人在原地打转的有有哪些行动也被记录在案,并更新了Q表,即便有有哪些行动前会 不在 意义的。

还是同样的例子,红色机器人在4x4的迷宫中寻找黄色的宝藏。找到宝藏,但会 的到+1的奖励,但会 掉进黑色陷阱就回的到-1的奖励(惩罚)。

除了其目标Q值与Q learning 有所不同之外,这些的前会 一模一样的。

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Q(S0,A2) = Q(S0,A2) + α[R(S1) + γ*maxa Q(S1,a)-Q(S0,A2)]

R(S1) + γ*Q(S1,A)

Lambda(λ)这些衰减系数的引入,也不为了防止这些有哪些的问题报告 的。与γ用来衰减未来预期Q的值一样,λ是当机器人获得宝藏过后,在更新Q表的过后,给机器人一另另一一两个回头看过后走过的路程的但会 。大慨,机器人每走一步就会在地上插一杆旗子,但会 机器人每走一步旗子就会变小这些。

Sarsa-lambda 的完正算法在这里:

在Sarsa算法中,机器人的目标是

在Q Learning 算法中,当机器人占据 S0的具体情况时,它的目标Q值是:

R(S1) + γ*maxa Q(S1,a)。此时他还在S0的位置上,但会 但会 在计算S1上的最大Q值了。但会 此时它并不在 行动,也不前会 在S1采取Q值最大Q(S1, A2)的行动。但会 大伙提到,它还有10%的概率随机选泽这些的行动 (ε贪婪辦法 (ε -Greedy method))。

这些这些Sarsa是在线学习(On Policy)的算法,但会 他是在行动中学习的,使用了两次greedy辦法 来选泽出了Q(S,A)和q(S',A')。而Q learning离线学习(Off Policy)的算法,QLearning选泽Q(S,A)用了greedy辦法 ,而计算A(S',A')时用的是max辦法 ,而真正选泽的过后又不前会 选泽max的行动。

首先回顾一下Q表如下

这些这些,Sarsa的算法是也不的。

至于A是几个,完正取决于机器人实际上选泽的哪一另另一一两个Action。机器人有90%的概率会选泽Q值最大的Action(A2),还有10%的概率会随机选泽一另另一一两个Action。

Q learning 通过Max的函数,一个劲在寻找能最快获得宝藏的道路,这些这些他比较勇敢。而Sarsa 却相对谨慎。