集百家所论 sarsa算法和qlearning算法的不同之处的详细深入探讨( 二 ) _策略

问题3：那我怎么知道a’是什么值？
在SARSA算法中，你可以通过执行一系列步骤来确定a’的值。具体步骤如下：
代理位于当前状态 s，根据当前策略选择一个动作 a（例如，根据 ε- 策略选择）。
执行动作 a 并观察环境的响应，包括新的状态 s’ 和获得的奖励 r 。
在新的状态 s’ 下，再次使用相同的策略来选择下一个动作 a’ 。这个步骤可以是根据 ε- 策略来选择 a’，其中 ε 是一个小数，表示随机性的程度。如果 ε 较小，代理更倾向于选择具有最高 Q 值的动作，而如果 ε 较大，代理更倾向于随机选择动作。
使用观察到的状态、动作、奖励和新状态来更新 Q 值。
在SARSA中，动作 a’ 是在新状态 s’ 下执行的实际动作，而不是所有可能动作的最大值。这是因为SARSA是一个基于策略的算法，它考虑代理当前的策略。代理根据当前策略来选择 a’，并根据这个选择来更新 Q 值。
所以，你知道 a’ 的值是根据代理当前策略在新状态 s’ 下的动作选择来确定的。在训练的过程中，代理会逐渐改进策略，以便更好地选择动作 a’ 。
问题4：根据 ε- 策略来选择 a’怎么选择？
根据ε-策略来选择动作a’的过程非常简单，你可以按照以下步骤进行：
生成一个随机数r，通常是一个均匀分布的随机数，范围在0到1之间。
检查随机数r是否小于ε（即r < ε）。
这样，你在每个决策点上都可以根据ε-策略来选择动作a’ 。这个策略在探索和利用之间建立了平衡，以帮助代理在学习过程中更好地探索新策略并逐渐改进已知的策略。
问题5：这不也是选择最高Q值吗，和不是一样的吗？
你的观察是正确的。ε-策略在选择a’时确实有可能选择具有最高Q值的动作，这与Q-算法中选择最大Q值的动作是相似的。
然而，关键的不同在于，ε-策略会以ε的概率随机选择一个动作，即进行探索，而以(1-ε)的概率选择最大Q值的动作，即进行利用。这个随机性使得代理在一定程度上能够探索新的动作策略，而不仅仅是一味地选择最大Q值的动作。
Q-算法在选择a’时不引入随机性，总是选择具有最大Q值的动作，这使得它更加倾向于利用已知策略，而不太倾向于探索新的动作策略。
虽然在一些情况下ε-策略和Q-的策略看起来相似，但ε-策略引入了探索行为，使得代理在学习过程中具有更大的灵活性，可以在一定程度上尝试不同的动作策略，这是它与Q-不同的关键之处。
问题6：也就是说q-不用ε-策略吗？
对的，通常情况下，Q-不需要ε-策略。Q-是一个离策略学习算法，它总是选择在给定状态下具有最高Q值的动作，而不引入随机性。这是因为Q-假设代理已经获得了足够的探索经验数据，并且不再需要引入额外的探索随机性。
在Q-中，代理会根据已经学到的Q值表，总是选择具有最高Q值的动作，以最大化长期累积奖励。这使得Q-更倾向于利用已知策略，而不太倾向于探索新的动作策略。代理在学习的过程中已经通过采取不同动作获得了足够的探索数据，因此不需要ε-策略来引入探索随机性。
ε-策略通常更适用于在线学习的情况，或者在代理没有足够的经验数据时，以便在探索和利用之间建立平衡。在这些情况下，代理可以使用ε-策略来确保继续探索并发现新的策略。
问题7：那我如果把q-加入了ε-策略是不是就是sarsa？
是的，如果你将Q-算法与ε-策略结合使用，你将得到一个与SARSA算法相似的学习算法。在这种情况下，你会使用ε-策略来选择a’，即在每一步中以ε的概率进行探索，以(1-ε)的概率进行利用（选择具有最高Q值的动作）。