基于强化学习的运动体路径规划任务【sarsa】【Q-learning】_sarsa路径规划

SARSA 和 Q-learning 都是强化学习中常见的算法。它们的目标都是学习表格，来指导智能体在环境中做出决策。

两种算法的区别在于它们对于未来奖励的处理方式：

Q-learning 是一种 off-policy 的算法，它会选择当前状态下最大 Q 值对应的动作作为决策。

Q值更新方式：
$$Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha [r+\gamma \underset{a^{\prime }}{\max }Q(s^{\prime },a^{\prime })-Q(s,a)]$$
而 SARSA 则是一种 on-policy 的算法，它会在当前状态下按照某种策略选择一个动作，然后在下一个状态下再按照相同的策略选择动作，并根据这个过程计算出一个 Q 值。

Q值更新方式：
$$Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha [r+\gamma Q(s^{\prime },a^{\prime })-Q(s,a)]$$

Q-learning 更侧重于学习最大化的长期奖励，而 SARSA 更侧重于学习按照某个策略的短期奖励。

紫色为小车：
数学模型：[[np.cos(theta), 0],[np.sin(theta), 0],[0, 1.0]]
红色为障碍物：
碰撞：-5.0
绿色为目标区域：
到达：+2.0
其他奖励：
为了保证小车尽快到达目标区域，每step消耗0.02（奖励：-0.02）
距离奖励：奖励：（上一次距目标点距离-当前距目标点距离）*系数
输入：动作{0: 前进, 1: 左转, 2: 右转}
输出：下一个状态，奖励，结束标志位，其他信息

古月居原文链接：https://www.guyuehome.com/42286