SARSA法
学習率 α {\displaystyle \alpha } 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 γ {\displaystyle \gamma } 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。