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 )


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) 。