強化學習Q-learning 和 Sarsa
Q-learning
Q表示的是,在狀態s下采取動作a能夠獲得的期望最大收益,R是立即獲得的收益,而未來一期的收益則取決於下一階段的動作。
更新公式 Q(S,A) ← (1-α)*Q(S,A) + α*[R + γ*maxQ(S',a)], alpha 是學習率, \gamma 是衰減函式
Q learning 是一個off-policy 的RL 演算法.
Sarsa: on-policy 演算法
更新公式: Q(S,A) ← (1-α)*Q(S,A) + α*[R + γ*Q(S',a’)],
區別:Sarsa是保守的策略, Q-learning 是大膽,全域性最優的策略
參考連結:https://www.zhihu.com/question/26408259/answer/123230350
https://www.jianshu.com/p/29db50000e3f?utm_medium=hao.caibaojian.com&utm_source=hao.caibaojian.com
https://blog.csdn.net/qq_39004117/article/details/81705845
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