Was ist SARSA?

Im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz hat die Suche nach dem Aufbau intelligenter Agenten, die in komplexen Umgebungen Entscheidungen treffen können, zu bemerkenswerten Innovationen geführt. Im Mittelpunkt dieses Bestrebens steht ein faszinierendes Feld namens Reinforcement Learning (RL), in dem Agenten lernen, sich durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu bewegen und ihre Aktionen zu optimieren, um Belohnungen zu maximieren.

Unter der vielfältigen Palette von RL-Algorithmen steht SARSA als eine tragende Methode, die eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Landschaft intelligenter Entscheidungssysteme spielt. Sein Name, State-Action-Reward-State-Action, deutet auf den komplexen Tanz hin, den er zwischen dem Verständnis der Umgebung, der Auswahl von Aktionen und dem Lernen aus den Konsequenzen ausführt.

SARSA ist mehr als nur ein Akronym; es repräsentiert einen kraftvollen Rahmen, der Maschinen ermöglicht, aus ihren Erfahrungen zu lernen und im Laufe der Zeit ihre Entscheidungsfähigkeiten zu verbessern. Egal, ob du ein Enthusiast des maschinellen Lernens, ein Forscher in der KI oder ein Entwickler bist, der das Potenzial von RL nutzen möchte, wird dieser Artikel als dein Leitfaden in die faszinierende Welt von SARSA dienen.

Was ist Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL) ist ein faszinierendes Teilgebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, das sich darauf konzentriert, intelligente Agenten darauf zu trainieren, sequenzielle Entscheidungen in dynamischen Umgebungen zu treffen. Im Gegensatz zum traditionellen überwachten Lernen, bei dem Algorithmen aus gelabelten Daten lernen, lernen RL-Agenten, indem sie mit ihrer Umgebung interagieren und Feedback in Form von Belohnungen oder Bestrafungen erhalten.

Im Kern umfasst RL einen Agenten, eine Umgebung und ein Ziel. Der Agent trifft Aktionen in der Umgebung, die dann zu neuen Zuständen übergeht, und der Agent erhält Feedback in Form von Belohnungen für die getroffenen Aktionen. Das Ziel des Agenten ist es, eine Strategie oder Richtlinie zu erlernen, die die kumulierte Belohnung im Laufe der Zeit maximiert.

Hier eine Aufschlüsselung der Hauptkomponenten des Reinforcement Learning:

Agent: Der Lernende oder Entscheidungsträger, in der Regel dargestellt als Algorithmus oder neuronales Netzwerk, der mit der Umgebung interagiert.
Umgebung: Das externe System oder die Welt, mit dem der Agent interagiert. Sie umfasst alle Variablen, Zustände und Dynamiken, die der Agent navigieren muss.
Zustand: Eine Darstellung der aktuellen Situation oder Konfiguration der Umgebung. Zustände liefern entscheidende Informationen über den Zustand der Umgebung zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Aktion: Die Menge der möglichen Züge oder Entscheidungen, die der Agent treffen kann, um die Umgebung zu beeinflussen. Aktionen werden vom Agenten aufgrund seines aktuellen Wissens oder seiner Richtlinie ausgewählt.
Belohnung: Ein skalierter Wert, der als Rückmeldung von der Umgebung dient. Belohnungen geben den unmittelbaren Nutzen oder die Kosten einer vom Agenten getroffenen Aktion an. Das Ziel des Agenten ist es, die kumulierte Belohnung im Laufe der Zeit zu maximieren.
Richtlinie: Eine Strategie oder Zuordnung von Zuständen zu Aktionen, die die Entscheidungsfindung des Agenten leitet. Das Ziel des Agenten ist es, eine optimale Richtlinie zu erlernen, die zu der höchstmöglichen kumulierten Belohnung führt.

Das Reinforcement Learning ist von der Art und Weise inspiriert, wie Menschen und Tiere durch Versuch und Irrtum lernen. Es findet in einer Vielzahl von Bereichen Anwendung, darunter Robotik, Spiele, Finanzen, Gesundheitswesen und autonome Systeme. RL-Algorithmen wie SARSA (State-Action-Reward-State-Action) sind wichtige Werkzeuge im Arsenal von Forschern und Ingenieuren, die intelligente, entscheidungsfähige Agenten entwickeln wollen.

In den folgenden Abschnitten werden wir tief in SARSA eintauchen, einen spezifischen Algorithmus des Reinforcement Learning, der für seine Fähigkeit bekannt ist, optimale Richtlinien durch Interaktionen mit der Umgebung zu erlernen. SARSA spielt eine entscheidende Rolle in der RL-Landschaft, und das Verständnis seiner Funktionsweise ist der Schlüssel, um die Kunst intelligenter Entscheidungsfindung in dynamischen Szenarien zu beherrschen.

Was ist die Q-Wert-Funktion?

Die Q-Wert-Funktion, oft als Q(s, a) bezeichnet, ist ein grundlegendes Konzept im Reinforcement Learning. Sie spielt eine zentrale Rolle dabei, einem RL-Agenten bei der Entscheidungsfindung zu helfen, indem sie die erwarteten kumulierten Belohnungen für das Ausführen einer bestimmten Aktion ‘a’ in einem gegebenen Zustand ‘s’ und das Befolgen einer bestimmten Richtlinie schätzt.

Hier ist eine Aufschlüsselung dessen, was die Q-Wert-Funktion repräsentiert und warum sie wichtig ist:

Erwartete kumulierte Belohnung: Q(s, a) repräsentiert die erwartete Summe der Belohnungen, die ein RL-Agent ansammeln kann, indem er im Zustand ‘s’ beginnt, die Aktion ‘a’ ausführt und dann eine bestimmte Richtlinie befolgt, um mit der Umgebung zu interagieren. Im Wesentlichen quantifiziert es, wie gut es ist, die Aktion ‘a’ im Zustand ‘s’ auszuführen und danach optimal zu handeln.
Grundlage für die Entscheidungsfindung: Die Q-Wert-Funktion lenkt den Entscheidungsfindungsprozess des Agenten. Indem sie Q-Werte für verschiedene Aktionen in einem gegebenen Zustand bewertet, kann der Agent die Aktion auswählen, die seine erwartete kumulierte Belohnung maximiert. Dies wird oft als “gierige” Strategie bezeichnet, bei der der Agent sein aktuelles Wissen nutzt, um Entscheidungen zu treffen.
Lernen und Anpassung: Anfangs werden Q-Werte in der Regel willkürlich initialisiert oder auf Null gesetzt. Durch Interaktionen mit der Umgebung lernt der Agent, diese Werte zu aktualisieren. Techniken wie SARSA (State-Action-Reward-State-Action) oder Q-Learning werden verwendet, um Q-Werte iterativ zu verfeinern und gegen genauere Schätzungen zu konvergieren.
Richtlinienverbesserung: Q-Werte stehen in enger Beziehung zur Richtlinie des RL-Agenten. Eine häufige Richtlinie, bekannt als ε-greedy-Richtlinie, wählt Aktionen basierend auf Q-Werten aus. Mit Wahrscheinlichkeit ε (Epsilon) erforscht der Agent, indem er eine zufällige Aktion auswählt, und mit Wahrscheinlichkeit 1-ε nutzt er aus, indem er die Aktion mit dem höchsten Q-Wert für den aktuellen Zustand auswählt. So beeinflussen Q-Werte die Verbesserung der Richtlinie.
Optimale Richtlinie: In einem RL-Problem besteht das ultimative Ziel darin, die optimale Richtlinie zu finden – eine Richtlinie, die die erwartete kumulierte Belohnung im Laufe der Zeit maximiert. Die Q-Wert-Funktion spielt bei dieser Suche eine entscheidende Rolle. Die optimale Richtlinie kann abgeleitet werden, indem die Aktion mit dem höchsten Q-Wert für jeden Zustand ausgewählt wird.
Zustands-Aktionsraum: Die Q-Wert-Funktion ist für jedes mögliche Zustands-Aktions-Paar in einem RL-Problem definiert. Dies bedeutet, dass es für eine gegebene Umgebung mit ‘n’ Zuständen und ‘m’ möglichen Aktionen ‘n * m’ Q-Werte zu schätzen gilt. Die Herausforderung besteht darin, diese Werte während des Lernprozesses effizient anzunähern oder zu berechnen.

Zusammenfassend ist die Q-Wert-Funktion eine entscheidende Komponente des Reinforcement Learning, die es Agenten ermöglicht, Aktionen in verschiedenen Zuständen zu bewerten und Entscheidungen zu treffen, die zur Maximierung der erwarteten Belohnungen führen. Durch iterative Aktualisierungen kann ein RL-Agent diese Q-Werte lernen und verfeinern und schließlich auf eine optimale Richtlinie hinarbeiten, um komplexe Aufgaben und Probleme zu lösen.

Was sind Markov-Entscheidungsprozesse?

Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs) dienen als grundlegendes Rahmenwerk im Reinforcement Learning. Sie bieten eine strukturierte Möglichkeit, sequenzielle Entscheidungsprobleme in einer stochastischen Umgebung zu modellieren. MDPs sind nach dem russischen Mathematiker Andrey Markov benannt, der Pionierarbeit auf dem Gebiet der stochastischen Prozesse geleistet hat.

Im Kern formalisieren MDPs die Interaktionen zwischen einem Agenten und einer Umgebung. Diese Interaktionen werden durch die folgenden Schlüsselkomponenten charakterisiert:

Zustände (S): Zustände repräsentieren die verschiedenen Situationen oder Konfigurationen der Umgebung, in denen sich der Agent befinden kann. Zustände umfassen alle relevanten Informationen, die für die Entscheidungsfindung notwendig sind. In einigen Fällen können Zustände diskret sein, wie in einem rasterbasierten Spiel, während sie in anderen kontinuierlich sein können, wie in Aufgaben zur Robotersteuerung.
Aktionen (A): Aktionen sind die dem Agenten in jedem Zustand zur Verfügung stehenden Wahlmöglichkeiten. Diese Aktionen definieren die möglichen Züge oder Entscheidungen des Agenten. Das Ziel des Agenten ist es, die beste Aktion in jedem Zustand zu lernen, um seine langfristige kumulierte Belohnung zu maximieren.
Übergangswahrscheinlichkeiten (P): Übergangswahrscheinlichkeiten geben an, wie wahrscheinlich es ist, von einem Zustand zu einem anderen überzugehen, wenn eine bestimmte Aktion ausgeführt wird. Sie definieren die Dynamik der Umgebung. In einer markovianischen Einstellung hängen diese Wahrscheinlichkeiten nur vom aktuellen Zustand und der Aktion ab, nicht von der Geschichte der Zustände und Aktionen.
Belohnungen (R): Belohnungen sind skalare Werte, die dem Agenten eine unmittelbare Rückmeldung geben, nachdem er in einem bestimmten Zustand eine Aktion durchgeführt hat. Diese Belohnungen zeigen den unmittelbaren Nutzen oder die Kosten an, die mit den Handlungen des Agenten verbunden sind. Das Ziel des Agenten ist es, die kumulative Belohnung zu maximieren, die er im Laufe der Zeit erhält.

Die Dynamik eines MDP wird häufig durch eine Zustandsübergangsfunktion und eine Belohnungsfunktion beschrieben:

Zustandsübergangsfunktion (P): Diese Funktion definiert die Wahrscheinlichkeit des Übergangs von einem Zustand in einen anderen, wenn eine bestimmte Aktion ausgeführt wird. Sie wird normalerweise als P(s’ | s, a) dargestellt, wobei s’ den nächsten Zustand, s den aktuellen Zustand und a die Aktion darstellt.
Belohnungsfunktion (R): Die Belohnungsfunktion ordnet jedem Zustands-Aktionspaar eine numerische Belohnung zu. Sie wird oft als R(s, a) bezeichnet und gibt die unmittelbare Belohnung an, die man erhält, wenn man die Aktion “a” im Zustand “s” ausführt.

Das Ziel des Agenten in einem MDP besteht darin, eine Strategie zu erlernen, die als π bezeichnet wird und die Strategie für die Auswahl von Aktionen in jedem Zustand angibt. Die Strategie bestimmt das Verhalten des Agenten und lenkt ihn zu Aktionen, die die erwartete kumulative Belohnung maximieren. Das Ziel des Agenten besteht im Wesentlichen darin, die optimale Strategie (π*) zu finden, die zur höchstmöglichen erwarteten kumulativen Belohnung führt.

Algorithmen des Verstärkungslernens wie SARSA, Q-Learning und verschiedene Policy-Gradienten-Methoden wurden entwickelt, um MDPs durch iterative Verbesserung der Policy des Agenten zu lösen. Diese Algorithmen nutzen Explorations- und Verwertungsstrategien, um die besten Aktionen in verschiedenen Zuständen zu erlernen und allmählich zu einer optimalen Strategie zu konvergieren.

MDPs sind ein vielseitiger und weit verbreiteter Rahmen für die Modellierung und Lösung von Entscheidungsproblemen in verschiedenen Bereichen, darunter Robotik, Spiele, autonome Fahrzeuge, Finanzen und Gesundheitswesen. Ihr strukturierter Ansatz bietet eine solide Grundlage für die Entwicklung intelligenter Agenten, die in komplexen, unsicheren Umgebungen fundierte Entscheidungen treffen können.

Wie funktioniert der SARSA-Algorithmus?

Der SARSA-Algorithmus (State-Action-Reward-State-Action) ist ein grundlegendes Konzept des Reinforcement Learning. Er funktioniert durch iterative Aktualisierung der Q-Werte von Zustands-Aktions-Paaren auf der Grundlage der beobachteten Belohnungen und nachfolgenden Zustände während der Interaktion eines Agenten mit einer Umgebung. Hier eine Aufschlüsselung der Funktionsweise von SARSA:

Initialisierung:

Initialisierung der Q-Tabelle mit beliebigen Werten für Zustands-Aktionspaare.

Erkundung:

Der Agent wählt eine Aktion auf der Grundlage des aktuellen Zustands unter Verwendung einer Explorationsstrategie, wie ε-greedy, um ein Gleichgewicht zwischen Exploration und Ausbeutung herzustellen.

Aktion und Belohnung:

Der Agent führt die gewählte Aktion aus, wechselt in einen neuen Zustand und erhält eine Belohnung von der Umwelt.

Aktualisierung des Q-Wertes:

Verwendung der SARSA-Aktualisierungsregel:

\(\)\[Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha \left[ R + \gamma Q(s’, a’) – Q(s, a) \right] \]

Q(s, a) ist der Q-Wert für das aktuelle Zustands-Aktionspaar.
R ist die erhaltene Belohnung nach Durchführung von Aktion a.
s’ ist der nächste Zustand.
a’ ist die im nächsten Zustand gewählte Aktion.
alpha ist die Lernrate.
gamma ist der Diskontierungsfaktor.

Wiederholen:

Wiederhole die Schritte 2-4, bis der Agent den Endzustand oder ein vordefiniertes Stoppkriterium erreicht hat.

Der SARSA-Algorithmus lernt, seine Strategie zu optimieren, indem er die Q-Werte schrittweise aktualisiert, um sich der optimalen Aktionswertfunktion anzunähern. Dadurch wird sichergestellt, dass der Agent fundierte Entscheidungen trifft, um die kumulierten Belohnungen im Laufe der Zeit zu maximieren.

Erforschung vs. Ausbeutung

Im Bereich des Reinforcement Learning besteht eine der zentralen Herausforderungen darin, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Exploration und Exploitation herzustellen. Diese Dichotomie, die als “Exploration vs. Exploitation Dilemma” bekannt ist, liegt im Zentrum der Entscheidungsfindung von RL-Agenten. Wir wollen uns mit diesem Dilemma befassen und verstehen, wie SARSA, der State-Action-Reward-State-Action-Algorithmus, es angeht.

Das Exploration vs. Exploitation Dilemma

Stelle Dir vor, Du bringst einem RL-Agenten das Spielen eines Spiels bei. Er beginnt ohne Wissen über die Spielregeln oder Belohnungen. Um zu lernen, muss er mit der Umgebung interagieren, verschiedene Aktionen ausprobieren und die Ergebnisse beobachten. Einerseits kann der Agent sein aktuelles Wissen ausnutzen, indem er Aktionen wählt, von denen er glaubt, dass sie auf der Grundlage seiner aktuellen Einschätzung der Umgebung die höchsten unmittelbaren Belohnungen bringen. Dies wird als Ausbeutung bezeichnet.

Andererseits muss der Agent auch neue Aktionen und Zustände erforschen, um mehr über die Umwelt zu erfahren und möglicherweise bessere Strategien oder versteckte Belohnungen zu entdecken. Dies ist die Erkundung. Das Dilemma ergibt sich aus der Abwägung zwischen der Ausnutzung des Bekannten und der Erkundung des Unbekannten.

Der SARSA-Ansatz für das Dilemma

SARSA löst das Dilemma zwischen Erkundung und Ausbeutung durch sein eigenes Design. Und so geht’s:

Richtlinienbasiertes Lernen: SARSA arbeitet mit einem richtlinienbasierten Lernansatz. Es lernt eine Strategie, die die Handlungen des Agenten leitet, indem es den Wert jedes Zustands-Aktions-Paares schätzt. Diese Strategie bestimmt die Wahrscheinlichkeit, mit der verschiedene Aktionen in unterschiedlichen Zuständen ausgeführt werden.
Epsilon-Greedy-Strategie: SARSA verwendet eine Epsilon-Greedy-Strategie für die Aktionsauswahl. Das bedeutet, dass der Agent mit einer Wahrscheinlichkeit von Epsilon (ε) erkundet, indem er eine zufällige Aktion auswählt, und mit einer Wahrscheinlichkeit von 1-ε ausnutzt, indem er die Aktion mit dem höchsten geschätzten Wert wählt.
Abstimmbare Explorationsrate: Der Epsilon-Wert (ε) ist ein Hyperparameter, den Du anpassen kannst, um den Grad der Erkundung zu steuern. Ein höherer ε-Wert fördert die Erkundung, während ein niedrigerer ε-Wert die Ausbeutung begünstigt. Mit SARSA kannst Du das richtige Gleichgewicht finden, indem Du diesen Parameter auf der Grundlage der Merkmale Ihres Problems einstellst.
Lernen mit zeitlicher Differenz (Temporal Difference Learning): SARSA verwendet Temporal Difference (TD)-Lernen, um seine Q-Werte zu aktualisieren, die die erwartete kumulative Belohnung für die Durchführung einer bestimmten Aktion in einem bestimmten Zustand darstellen. Das TD-Fehlersignal kombiniert bei der Schätzung dieser Q-Werte Exploration (Ausprobieren einer neuen Aktion) und Exploitation (Auswahl der besten bekannten Aktion).

Durch den Einsatz dieser Mechanismen stellt SARSA sicher, dass es die Umgebung erkundet und gleichzeitig sein aktuelles Wissen nutzt. Im Laufe der Zeit, wenn der Agent mehr über die Umgebung lernt, verschiebt sich das Gleichgewicht natürlich in Richtung Ausbeutung, da er in seinen Handlungen sicherer wird. Die Herangehensweise von SARSA an das Dilemma zwischen Erkundung und Ausbeutung ermöglicht es dem Agenten, effektive Strategien zu erlernen und fundierte Entscheidungen in einem breiten Spektrum von RL-Aufgaben zu treffen, von Spielen bis hin zu realen Anwendungen.

Welche Varianten von SARSA gibt es?

SARSA (State-Action-Reward-State-Action) ist ein grundlegender Algorithmus des Reinforcement Learning, aber es gibt mehrere Erweiterungen und Varianten, die seine Leistung und Anwendbarkeit in verschiedenen Bereichen weiter verbessern. Diese Varianten passen den grundlegenden SARSA-Algorithmus an, um spezifische Herausforderungen und Anforderungen in verschiedenen Szenarien anzugehen.

Erwartetes SARSA (Q(λ)): Erwartetes SARSA erweitert SARSA durch die Integration von Eligibility Traces. Es berechnet den erwarteten Wert des nächsten Zustands-Aktions-Paares unter Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeiten jeder möglichen Aktion. Diese Modifikation verbessert die Effizienz und Stabilität des Lernens.
SARSA(λ): SARSA(λ) verwendet Eligibility Traces, um Monte-Carlo- und TD-Lernen zu kombinieren. Es führt einen Parameter λ ein, der die Eligibility früherer Zustands-Aktions-Paare für Aktualisierungen bestimmt. Dies ist eine effiziente Möglichkeit, zwischen einstufigen TD-Aktualisierungen und mehrstufigen Monte-Carlo-Aktualisierungen abzuwägen.
Doppeltes SARSA: Doppeltes SARSA zielt darauf ab, Überschätzungsprobleme, die oft bei Q-Learning und SARSA auftreten, zu adressieren. Es pflegt zwei Q-Wert-Funktionen und wechselt zwischen ihnen, um die Q-Werte zu schätzen, was zu genaueren Schätzwerten führt und Überbewertungen reduziert.
n-Schritt SARSA: n-Schritt SARSA kombiniert n-Schritt-Backups mit SARSA-Lernen. Es aktualisiert Q-Werte basierend auf n-Schritt-Rückgaben und ermöglicht einen Kompromiss zwischen dem Bias von einstufigen Aktualisierungen und der Varianz von mehrstufigen Aktualisierungen. Dies bietet eine Möglichkeit, Effizienz und Genauigkeit im Lernen auszubalancieren.
SARSA mit Funktionsapproximation: Die Anwendung von Funktionsapproximationstechniken wie neuronalen Netzwerken auf SARSA ermöglicht die Behandlung von hochdimensionalen Zustandsräumen. Die Funktionsapproximation hilft, das Lernen über ähnliche Zustände zu generalisieren und damit die Effizienz und Skalierbarkeit von SARSA zu verbessern.
Deep SARSA (D-SARSA): D-SARSA kombiniert SARSA mit tiefen neuronalen Netzwerkarchitekturen, insbesondere mit tiefen neuronalen Netzwerken, um Q-Werte zu approximieren. Dadurch können komplexe, hochdimensionale Zustandsräume behandelt werden, die in realen Anwendungen, wie bildbasierten Aufgaben, vorkommen.
Priorisiertes Experience Replay SARSA (PER-SARSA): PER-SARSA verbessert SARSA durch die Verwendung eines priorisierten Experience Replay. Erfahrungen, die während des Lernens zu größeren Fehlern (oder Verlusten) führen, werden in der Experience Replay-Puffer mit höherer Priorität versehen, wodurch der Algorithmus mehr auf herausfordernde Erfahrungen fokussieren kann und die Effizienz des Lernens verbessert.
Duellierendes SARSA: Duellierendes SARSA erweitert SARSA durch die Implementierung einer Dueling-Netzwerkarchitektur. Dies trennt die Wertefunktion in eine Schätzung des Zustandswerts und eine Vorteilsfunktion. Es verbessert das Lernen, indem der Wert des Sich-Befindens in einem bestimmten Zustand und der Vorteil der Auswahl einer bestimmten Aktion unabhängig bewertet werden.

Diese Varianten und Erweiterungen zeigen die Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit von SARSA auf und machen es zu einem grundlegenden Algorithmus im Bereich des Reinforcement Learning mit zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Domänen und Szenarien. Das Verständnis und die Implementierung dieser Varianten können die Leistung und Effizienz der Lernprozesse in verschiedenen realen Anwendungen erheblich verbessern.

Das solltest Du mitnehmen

SARSA (State-Action-Reward-State-Action) ist ein grundlegender Reinforcement-Learning-Algorithmus, der für das Training von Agenten verwendet wird, um sequenzielle Entscheidungen in dynamischen Umgebungen zu treffen.
SARSA befasst sich mit dem Dilemma zwischen Erkundung und Ausbeutung in RL, indem es eine ε-greedy-Politik verwendet. Das bedeutet, dass manchmal neue Aktionen erkundet werden (Exploration) und manchmal die derzeit beste Aktion auf der Grundlage von Q-Werten ausgenutzt wird (Exploitation).
SARSA eignet sich gut für Aufgaben, die sequenzielle Entscheidungen erfordern, bei denen die Handlungen des Agenten zukünftige Zustände und Belohnungen beeinflussen. Es berücksichtigt in seinem Lernprozess sowohl das aktuelle Zustands-Aktions-Paar als auch das nächste Zustands-Aktions-Paar.
Die Q-Wert-Funktion Q(s, a) ist das Herzstück von SARSA. Sie schätzt die erwarteten kumulativen Belohnungen für das Ausführen einer bestimmten Aktion “a” in einem bestimmten Zustand “s” und das Befolgen einer bestimmten Strategie.
SARSA verfeinert die Q-Werte iterativ durch Interaktionen mit der Umwelt. Es lernt aus Erfahrungen und konvergiert allmählich zu genaueren Q-Wert-Schätzungen.
Das ultimative Ziel von SARSA ist es, wie bei anderen RL-Algorithmen, die optimale Strategie zu finden – eine Strategie, die die erwartete kumulative Belohnung maximiert. SARSA erreicht dies, indem es die Q-Werte aktualisiert und sie nutzt, um im Laufe der Zeit bessere Entscheidungen zu treffen.
SARSA wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Robotik, Spiele, Empfehlungssysteme und autonome Fahrzeuge, in denen Agenten aus Erfahrungen lernen müssen, um bestimmte Ziele zu erreichen.
SARSA ist in der Lage, komplexe Umgebungen mit großen Zustands- und Aktionsräumen zu handhaben, was es zu einem wertvollen Werkzeug für die Lösung von anspruchsvollen RL-Problemen macht.