重要-SARSA算法

资 源 简 介

重要-SARSA算法

详 情 说 明

SARSA算法是强化学习中一种经典的状态-动作-奖励学习方法，其名称来源于算法迭代过程中涉及的五个关键要素：当前状态(State)、执行动作(Action)、获得奖励(Reward)、转移至新状态(State)、在新状态下选择新动作(Action)。

### 算法核心思想 SARSA属于在线学习算法，其特点是在当前策略下实时更新Q值表。与Q-Learning不同，SARSA采用保守策略，始终依据当前策略选择下一步动作进行价值评估，这使得算法在探索过程中更注重安全性，适合需要避免高风险场景的应用。

### 路径规划实现 在最优路径寻找问题中，算法会将环境建模为网格世界，每个网格单元代表一个状态。智能体通过以下机制学习： ε-greedy策略平衡探索与利用，以一定概率随机选择动作或执行当前最优动作 Q值更新基于五元组信息计算，考虑即时奖励和下一状态的折现收益 状态转移受环境动力学影响，可能需要处理随机转移概率

### 算法优势 相比其他TD学习方法，SARSA产生的策略更保守可靠，特别适合存在负面奖励（如悬崖区域）的路径规划场景。通过适当调整学习率和折扣因子，算法能有效收敛到既安全又高效的导航策略。

实际应用中需要处理状态空间离散化、奖励函数设计等关键问题，这些因素直接影响算法在连续空间中的泛化能力。