SARSA法

SARSA法とは

SARSA法（State–Action–Reward–State–Action）は、マルコフ決定過程におけるポリシーを学ぶためのアルゴリズムで、強化学習という機械学習の一分野で広く使用されています。この手法は、最初にRummeryとNiranjanによるテクニカルノートで提案され、その名前は「Modified Connectionist Q-Learning（MCQ-L）」として知られていました。その後、リチャード・サットンによってSARSAという名前が広まりましたが、この名称は脚注での言及にとどまりました。

SARSAの名称は、行動価値関数Qを更新する際に使われる5つの要素、すなわち現在の状態(S1)、現在の行動(A1)、得られた報酬(R2)、次の状態(S2)、およびその状態で選択される次の行動(A2)に基づいています。一般的にはこの要素は次のように表されます：

(S_t, A_t, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})

ここで、R_{t+1}は報酬であり、状況によっては古い報酬R_tと同一視されることもありますが、リチャード・サットンの文献に従いR_{t+1}と表記されます。

SARSAのアルゴリズム

このアルゴリズムでは、エージェントがある状態S_tで行動A_tを選択し、その結果として報酬R_{t+1}を得た後、次の状態S_{t+1}に遷移し、新しい行動A_{t+1}を選ぶというプロセスが繰り返されます。このシーケンスの中で、行動価値関数Q(S_t, A_t)が以下の式によって更新されます：

Q(S_t, A_t) = R_{t+1} + γQ(S_{t+1}, A_{t+1})

学習プロセスは、以下のような更新式を用いて行われます：

Q(S_t, A_t) ← (1 − α)Q(S_t, A_t) + α[R_{t+1} + γQ(S_{t+1}, A_{t+1})]

ここで、αは学習率であり、古い情報と新しい情報のバランスを決定します。この値が0に近いとエージェントは何も学ばず、1に近づくと最近の情報のみを重視するようになります。

さらに、γ（割引率）は、将来の報酬の重要性を表し、0に近づくとエージェントは短期的に行動し、1に近づくと長期的な利益を追求するようになります。学習がうまくいかない場合、γを1以上に設定するとQ値が発散してしまう恐れがあります。

SARSAの特徴と利点

SARSAはエージェントが環境と相互作用しながらポリシーを段階的に更新するオンポリシー型学習アルゴリズムです。この特徴は、実際の行動に基づいてさまざまな状況下での選択の進化を可能にします。実際、 SARSA法は特定の条件下においてQ学習よりも一貫性のある成果を上げることがあります。これは、エージェントが行動した結果に直接反応するため、安定した学習が促進されるからです。

参考情報

SARSAは、強化学習や時間差分学習（TD学習）、さらにはQ学習といった関連技術と併用されることがあります。これらの手法を理解することで、強化学習の全体像を把握し、エージェントの訓練における選択肢を広げることができます。

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