建设部网站上就能查,wordpress+自定义主页,南沙网站制作,高端网站建设的方案强化学习系列--时序差分学习方法#xff08;SARSA算法#xff09; 介绍示例代码 介绍
SARSA#xff08;State-Action-Reward-State-Action#xff09;是一种强化学习算法#xff0c;用于解决马尔可夫决策过程#xff08;MDP#xff09;中的问题。SARSA算法属于基于值的… 强化学习系列--时序差分学习方法SARSA算法 介绍示例代码 介绍
SARSAState-Action-Reward-State-Action是一种强化学习算法用于解决马尔可夫决策过程MDP中的问题。SARSA算法属于基于值的强化学习算法用于学习最优策略。
在SARSA算法中智能体通过与环境进行交互来学习。它基于当前状态、选择的动作、获得的奖励、下一个状态和下一个动作来更新价值函数或者动作值函数并根据更新后的价值函数选择下一个动作。
SARSA算法的更新规则如下
Q(s, a) Q(s, a) α * (r(s,a,s’) γ * Q(s’, a’) - Q(s, a))
其中Q(s, a) 表示在状态 s 执行动作 a 的动作值函数α 是学习率r 是即时奖励γ 是折扣因子s’ 是下一个状态a’ 是在下一个状态下选择的动作。
SARSA算法的核心思想是根据当前策略进行动作选择并根据选择的动作和环境的反馈进行更新。它使用一种称为ε-greedy策略的方法即以ε的概率选择一个随机动作以1-ε的概率选择当前最优的动作。这样可以在探索和利用之间进行权衡有助于智能体探索新的状态和动作并最终学习到最优策略。
SARSA算法的步骤如下
初始化动作值函数 Q(s, a) 为任意值选择初始状态 s根据当前策略选择动作 a执行动作 a观察下一个状态 s’ 和即时奖励 r根据当前策略选择下一个动作 a’更新动作值函数Q(s, a) Q(s, a) α * (r γ * Q(s’, a’) - Q(s, a))将状态更新为下一个状态s s’将动作更新为下一个动作a a’重复步骤3到8直到达到终止状态。
通过不断与环境交互和更新动作值函数SARSA算法能够逐步学习到最优策略并在最优策略下获得最大的累积奖励。
示例代码
以下是一个简单的示例代码演示了如何使用SARSA算法来解决一个简单的强化学习问题
import numpy as np# 定义环境
num_states 5
num_actions 3
Q np.zeros((num_states, num_actions)) # 动作值函数
rewards np.array([[-1, 0, -1], # 状态0的奖励表[-1, -1, 0], # 状态1的奖励表[0, -1, -1], # 状态2的奖励表[-1, 0, -1], # 状态3的奖励表[-1, -1, 0]]) # 状态4的奖励表
gamma 0.8 # 折扣因子
alpha 0.1 # 学习率
epsilon 0.1 # ε-greedy策略的ε值# 定义SARSA算法
def sarsa(num_episodes):for episode in range(num_episodes):state 0 # 初始状态action epsilon_greedy(state) # 初始动作while state ! num_states - 1: # 直到达到终止状态next_state action # 下一个状态为当前动作next_action epsilon_greedy(next_state) # 下一个动作# 使用SARSA更新动作值函数Q[state, action] alpha * (rewards[state, action] gamma * Q[next_state, next_action] - Q[state, action])state next_stateaction next_action# ε-greedy策略
def epsilon_greedy(state):if np.random.uniform(0, 1) epsilon:action np.random.randint(num_actions) # 随机选择一个动作else:action np.argmax(Q[state]) # 选择具有最大动作值的动作return action# 运行SARSA算法
sarsa(num_episodes100)# 输出结果
print(最优动作值函数)
print(Q)这个示例代码是一个简单的强化学习问题具有5个状态和3个动作。在每个状态下根据rewards矩阵给出的即时奖励智能体通过SARSA算法逐步更新动作值函数Q。最后输出最优的动作值函数Q。
