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SARSA 算法解析
资料介绍
一、什么是SARSA
SARSA是强化学习中，基于时序差分学习（Temporal Difference Learning, TD）的经典同策略（On-policy）算法，名称来源于它所使用的五元组$
，这五个元素正是算法更新动作价值函数$Q$所需要的核心变量。
核心定位
强化学习的目标是求解最优策略，获得最大累积期望回报。SARSA属于基于价值的强化学习方法，通过直接迭代更新动作价值函数$Q(s,a)$（即在状态$s$下采取动作$a$能够获得的期望累积回报）来得到最优策略。和异策略的Q-learning不同，SARSA在更新价值函数时，使用的是当前策略生成的下一个动作，因此属于同策略算法。
3. 策略选择
SARSA通常使用$\varepsilon$-贪心策略选择动作：
· 以$1-\varepsilon$的概率选择当前$Q$值最大的动作，即贪婪选择：$a = \arg\max_{a} Q(s,a)$
· 以$\varepsilon$的概率均匀随机选择任意一个动作，保证探索，避免陷入局部最优
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