【RL系列】SARSA算法的基本结构

SARSA算法严格上来说，是TD(0)关于状态动作函数估计的on-policy形式，所以其基本架构与TD的$v_{\pi}$估计算法（on-policy）并无太大区别，所以这里就不再单独阐述之。本文主要通过两个简单例子来实际应用SARSA算法，并在过程中熟练并总结SARSA算法的流程与基本结构。

强化学习中的统计方法（包括Monte Carlo，TD）在实现episode task时，无不例外存在着两层最基本的循环结构。如果我们将每一个episode task看作是一局游戏，那么这个游戏有开始也有结束，统计方法是就是一局接着一局不停的在玩，然后从中总结出最优策略。Monte Carlo与TD的区别在于，Monte Carlo是玩完一局，总结一次，而TD算法是边玩边总结。所以这两层基本结构的外层是以游戏次数为循环，内层则是以游戏过程为循环。

SARSA作为TD算法下的on-policy control算法，只需边进行游戏边更新动作值函数和Policy即可，所以SARSA算法的内层可以由TD算法细化为如下结构：

 

 

 

NumOfGames = 500
while(index < NumOfGames)
    [Q, Policy] = PlayGame(Q, Policy);
end                            

function [Q, Policy] = PlayGame(Q, Policy)
while(1)
    % Begin Game
    while(1)
        Action = ChooseAction(Policy(State));
        NextState = State + Action + windy(State);
        try
            Grid(NextState) % Check for exception
        catch
            break;
        end     
        NextAction = ChooseAction(Policy(NextState));
        Q(State, Action) = Q(State, Action) + alpha*(R + gamma*Q(NextState, NextAction)...
            - Q(State, Action));
        Policy = UpdatePolicy(Policy);
        State = NextState;
        if(State == Target)
            return;
        end    
    end
end