Q-Learning与Sarsa：比较和抉择

强化学习的未来

正如强化学习之父Richard Sutton所言，强化学习是人工智能的未来。作为一种让计算机在没有任何监督信号的情况下，通过与环境的交互不断学习和改进决策的机器学习方法，强化学习已广泛应用于机器人控制、游戏开发、金融交易和医疗保健等领域。

Q-Learning与Sarsa的共性

Q-Learning和Sarsa都是基于MDP的TD学习算法。MDP是一个数学模型，用于决策过程。它由状态集合、动作集合、状态转移概率和奖励函数四个元素组成。TD学习是一种用于从延迟奖励中学习的机器学习方法。它通过使用当前状态和动作的价值来估计未来状态的价值。

Q-Learning与Sarsa的区别

虽然Q-Learning和Sarsa都是基于MDP的TD学习算法，但它们在细节上有几个关键区别。

• 目标函数不同。 Q-Learning的目标函数是状态-动作值函数。状态-动作值函数是指在给定状态下采取特定动作所获得的长期奖励的期望值。Sarsa的目标函数是动作-价值函数。动作-价值函数是指在给定状态下采取一系列动作所获得的长期奖励的期望值。
• 更新规则不同。 Q-Learning的更新规则是贝尔曼方程。贝尔曼方程是一个迭代方程，用于计算状态-动作值函数。Sarsa的更新规则是萨尔萨方程。萨尔萨方程也是一个迭代方程，但它用于计算动作-价值函数。
• 策略评估方法不同。 Q-Learning使用ε-贪婪策略评估方法。ε-贪婪策略评估方法是一种随机策略评估方法。它以一定概率ε选择最佳动作，以1-ε的概率随机选择其他动作。Sarsa使用蒙特卡洛策略评估方法。蒙特卡洛策略评估方法是一种确定性策略评估方法。它通过模拟随机游走来估计动作-价值函数。
• 策略改进方法不同。 Q-Learning使用Q-Learning策略改进方法。Q-Learning策略改进方法是一种贪婪策略改进方法。它通过选择每个状态下具有最大状态-动作值函数的动作来改进策略。Sarsa使用Sarsa策略改进方法。Sarsa策略改进方法也是一种贪婪策略改进方法。它通过选择每个状态下具有最大动作-价值函数的动作来改进策略。

如何选择Q-Learning与Sarsa

Q-Learning和Sarsa都是非常有效的强化学习算法。然而，在某些情况下，其中一种算法可能比另一种算法更好。

• 当状态空间很大时，Q-Learning通常优于Sarsa。 这是因为Q-Learning不需要存储动作-价值函数。
• 当动作空间很大时，Sarsa通常优于Q-Learning。 这是因为Sarsa只需要存储状态-动作值函数。
• 当奖励是稀疏时，Q-Learning通常优于Sarsa。 这是因为Q-Learning可以使用贝尔曼方程来更新状态-动作值函数，而贝尔曼方程不需要奖励。

结论

Q-Learning和Sarsa都是非常有效的强化学习算法。在选择时，需要考虑状态空间的大小、动作空间的大小和奖励的稀疏性。