SARSA

Ο αλγόριθμος SARSA (State-Action-Reward-State-Action) είναι ένας αλγόριθμος ενισχυτικής μάθησης που χρησιμοποιείται για την εκμάθηση βέλτιστων πολιτικών ελέγχου σε περιβάλλοντα με αναμενόμενες ανταμοιβές. Στην ουσία, ο αλγόριθμος SARSA εκτιμά την απόδοση των δράσεων μέσα σε ένα περιβάλλον, λαμβάνοντας υπόψη την προηγούμενη δράση που πραγματοποίησε ο πράκτορας και την επόμενη δράση που προτείνεται από την πολιτική.

Ο αλγόριθμος SARSA ανήκει στην κατηγορία των μοντέλων εκτίμησης Q και είναι στενά συνδεδεμένος με τον αλγόριθμο Q-Learning. Ωστόσο, στον αλγόριθμο SARSA, η ενημέρωση του πίνακα Q γίνεται από την πραγματοποίηση πραγματικών δράσεων στο περιβάλλον, ενώ στον αλγόριθμο Q-Learning, η ενημέρωση γίνεται από τη μέγιστη αναμενόμενη ανταμοιβή για μια δεδομένη κατάσταση.

Η διαδικασία εκπαίδευσης του αλγορίθμου SARSA ακολουθεί τη λογική του ενισχυτικού μαθήματος, όπου ο πράκτορας αλληλεπιδρά με το περιβάλλον και πραγματοποιεί δράσεις βάσει μιας πολιτικής, λαμβάνοντας υπόψη τις τρέχουσες εκτιμήσεις Q. Με κάθε ενέργεια που πραγματοποιείται, ο πίνακας Q ενημερώνεται σύμφωνα με την ανταμοιβή που λαμβάνει ο πράκτορας και τη μελλοντική εκτίμηση Q για την επόμενη κατάσταση και δράση.

Οι κύριες βήματα του αλγορίθμου SARSA είναι οι εξής:

1. Αρχικοποίηση του πίνακα Q με τυχαίες τιμές ή μηδενικές τιμές.
2. Επιλογή μιας πολιτικής ελέγχου, η οποία καθορίζει τις δράσεις που θα πραγματοποιήσει ο πράκτορας σε κάθε κατάσταση.
3. Επιλογή μιας αρχικής κατάστασης.
4. Εκτέλεση της πρώτης δράσης βάσει της πολιτικής.
5. Λήψη της επόμενης κατάστασης και ανταμοιβής από το περιβάλλον.
6. Επιλογή της επόμενης δράσης βάσει της ενημερωμένης εκτίμησης Q και της πολιτικής ελέγχου.
7. Ενημέρωση του πίνακα Q με βάση την αναμενόμενη ανταμοιβή και την επόμενη εκτίμηση Q.
8. Επανάληψη των βημάτων 4-7 για έναν προκαθορισμένο αριθμό επαναλήψεων ή μέχρι η απόδοση του πράκτορα να συγκλίνει σε μια αποδεκτή τιμή.

Ο αλγόριθμος SARSA έχει ευρεία εφαρμογή σε πολλούς τομείς, όπως η ρομποτική, οι αυτόνομοι πράκτορες, οι παιχνιδομηχανές και η διαχείριση πόρων. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμος σε περιβάλλοντα όπου η ανταμοιβή ή η τιμωρία μπορεί να διαφέρει ανάλογα με την επόμενη δράση που πραγματοποιεί ο πράκτορας.