SARSA法

SARSA法（State–Action–Reward–State–Action）はマルコフ決定過程でのポリシーを学習するためのアルゴリズムであり、機械学習のサブカテゴリーである強化学習の分野で使われる。RummeryとNiranjanのテクニカルノートOnline Q-Learning using Connectionist Systems" by Rummery & Niranjan (1994)の中で、「Modified Connectionist Q-Learning(MCQ-L, 修正コネクショニストQ学習)」という名前で提案された。リチャード・サットンにより提案された、「SARSA」という名前は、脚注で言及されるに留まった。

このネーミングは、行動価値関数Qの更新アルゴリズムが、現在の状況、現在の行動、行動による報酬、次の状態、その状態で選ぶ行動の5つ組で決まることに由来する。一般化すると、であるReinforcement Learning: An Introduction Richard S. Sutton and Andrew G. Barto (chapter 6.4)。なお、は報酬の定義によっては、とも書かれるが、リチャード・サットンの『強化学習（第2版）』の表記法に合わせた。

 アルゴリズム 
状態  のエージェントが行動  を選び、報酬  を得て、状態が  に遷移し、その次の行動が  だとする。このとき行動価値関数  を次の式で更新する。 は  に近づくように学習される。



SARSAでは、エージェントは環境と相互作用し、行われた行動ベースでポリシーを更新する。そのため、オンポリシー型の学習アルゴリズムである。

学習率  は、古い情報を、新しく獲得した情報によってどの程度上書きするかを決定する。0にすれば、エージェントは何も学ばないし、1にすれば、最近の情報だけを近視眼的に考慮するようになる。

割引率  は、将来の報酬の重要度を決定する。0にすれば、エージェントは日和見主義的、近視眼的https://www.lesswrong.com/posts/GqxuDtZvfgL2bEQ5v/arguments-against-myopic-training (Retrieved 2021-09-29)になる。要するに、現在の報酬だけを考慮するようになる。1に近づければ、長期的視野で高い報酬を求めるようになる。1にしたり、1を超えたりすると、Q値は発散してしまう可能性がある。

 関連項目 
 強化学習
 時間差分学習（TD学習）
 Q学習

 出典 

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