Sarsa 决策
Sarsa 的决策部分和 Q learning 一模一样, 因为我们使用的是 Q 表的形式决策, 所以我们会在 Q 表中挑选值较大的动作值施加在环境中来换取奖惩. 但是不同的地方在于 Sarsa 的更新方式是不一样的.
Sarsa 更新行为准则
同样, 我们会经历正在写作业的状态 s1, 然后再挑选一个带来最大潜在奖励的动作 a2, 这样我们就到达了 继续写作业状态 s2, 而在这一步, 如果你用的是 Q learning, 你会观看一下在 s2 上选取哪一个动作会带来最大的奖励, 但是在真正要做决定时, 却不一定会选取到那个带来最大奖励的动作, Q-learning 在这一步只是估计了一下接下来的动作值. 而 Sarsa 是实践派, 他说到做到, 在 s2 这一步估算的动作也是接下来要做的动作. 所以 Q(s1, a2) 现实的计算值, 我们也会稍稍改动, 去掉maxQ, 取而代之的是在 s2 上我们实实在在选取的 a2 的 Q 值. 最后像 Q learning 一样, 求出现实和估计的差距 并更新 Q 表里的 Q(s1, a2).
对比 Sarsa 和 Q-learning 算法
从算法来看, 这就是他们两最大的不同之处了. 因为 Sarsa 是说到做到型, 所以我们也叫他 on-policy, 在线学习, 学着自己在做的事情. 而 Q learning 是说到但并不一定做到, 所以它也叫作 Off-policy, 离线学习. 而因为有了 maxQ, Q-learning 也是一个特别勇敢的算法.