集百家所论 sarsa算法和qlearning算法的不同之处的详细深入探讨 _策略

理论介绍
SARSA（State---State-）算法和Q-（-）算法都是强化学习中的常见算法，用于训练智能代理在环境中学习并制定最佳策略。它们有一些关键的不同之处：
更新时刻的不同：
策略选择的不同：
收敛性和稳定性：
适用范围：
总之，SARSA和Q-都是强化学习中有用的算法，但它们在更新时刻、策略选择、收敛性和稳定性等方面存在不同。选择使用哪个算法通常取决于具体的问题和需求。
举例说明
让我通过一个例子来解释SARSA和Q-之间的不同，以便更容易理解。
假设你是一个机器人，你要学会在一个迷宫中找到宝藏。在这个迷宫中，你可以采取四个动作：向上、向下、向左和向右。每个动作会导致你移动到新的位置，并且每个位置都有一个数字，表示在那里找到宝藏的可能性。你的任务是找到一种策略，以最大化找到宝藏的机会。
SARSA算法：
Q-算法：
举个例子：
总之，SARSA和Q-之间的主要区别在于它们对策略选择的灵活性和探索的程度。SARSA会更受当前策略的限制，而Q-更倾向于尝试新的动作策略。
数学公式说明
让我用数学公式来说明SARSA和Q-之间的不同。
SARSA (State---State-) 算法：
SARSA的更新规则如下：
Q ( s , a ) = Q ( s , a ) + α ? [ R + γ ? Q ( s ′ , a ′ ) ? Q ( s , a ) ] Q(s, a) = Q(s, a) + α * [R + γ * Q(s', a') - Q(s, a)] Q(s,a)=Q(s,a)+α?[R+γ?Q(s′,a′)?Q(s,a)]
Q- 算法：
Q-的更新规则如下：
Q ( s , a ) = Q ( s , a ) + α ? [ R + γ ? m a x ( Q ( s ′ , a ′ ) ) ? Q ( s , a ) ] Q(s, a) = Q(s, a) + α * [R + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a)] Q(s,a)=Q(s,a)+α?[R+γ?max(Q(s′,a′))?Q(s,a)]
关键区别：
这意味着SARSA算法在更新Q值时会考虑当前策略下的动作，而Q-算法则选择具有最大Q值的动作，独立于当前策略。
通过7个问题，更深入理解（可能有些问题的答案有失偏驳，可以作为思路扩展）问题1：max(Q(s’, a’))我有点不明白Q(s’, a’)不是一个数吗，怎么取最大值？
在Q-算法中，Q(s’, a’) 是一个数值，表示在状态 s’ 下采取动作 a’ 后的估计最大Q值。这个值是一个单一的数字，表示在状态 s’ 下采取动作 a’ 后的预期回报。

文章插图
当我们说 “max(Q(s’, a’))” 时，我们实际上是在选择在状态 s’ 下能够获得的最大Q值。也就是说，我们考虑所有可能的动作 a’，并找到其中具有最大Q值的那个动作。
具体地说，Q-算法在每一步中，根据当前状态 s 以及在新状态 s’ 下的所有可能动作 a’ 的Q值，选择最大的Q值作为更新当前状态 s 和动作 a 的Q值。这意味着代理会选择当前策略中可能不会选择的动作，以便探索潜在的更好的策略。
所以，“max(Q(s’, a’))” 是代理在 Q- 算法中所选择的最大的 Q 值，它代表了在新状态 s’ 下的最佳可能回报。
问题2：那sarsa里的Q(s’, a’)就是不考虑所有可能的动作a’吗
是的。在SARSA（State---State-）算法中，Q(s’, a’) 不会考虑所有可能的动作 a’，而是基于代理在状态 s’ 下实际采取的动作 a’ 。
具体来说，SARSA算法在每一步中，会基于当前策略选择下一个动作 a’，然后根据这个实际采取的动作 a’ 来计算 Q(s’, a’) 。这意味着它会考虑代理在当前策略下选择的动作 a’，并使用它来更新 Q 值。
因此，SARSA在更新 Q 值时，考虑了代理的策略。这使得SARSA成为一个在策略上稳定的算法，因为它在学习时受到当前策略的限制。这也是SARSA和Q-之间的一个主要不同之处，因为Q-是离策略的，它选择的动作 a’ 不受当前策略的限制。