Sarsa
Sarsa的学习过程和Q-Learning基本一样，不同的地方是Q-Learning在走下一步的时候是先看下一步应该走哪，但是最后不一定走，而Sarsa是决定完要走的步之后一定会去走那一步。换句话说，Q-Learning在更新当前位置的Q值的时候会参考表中收益最大的那个值，但下一步不一定会走到那个位置，而Sarsa是先选取下一步要走的位置的Q值来更新当前位置的Q值，当然，选完它下一步一定会去走那一步。
Sarsa虽然说是说到做到，但是由于它选取下一步的位置是严格按照已有学习到的经验来选择，所以它探索未知位置的能力就会很差，相对于说了不一定算的Q-Learning来说，反而Q-Learning更勇敢一些，由于跟Q-Learning很像，就不详细介绍了，主要介绍Sarsa-lambda的学习步骤。
Sarsa学习步骤
Sarsa lambda
Sarsa lambda在Sarsa的基础上增加了一个概念，就是它到终点后会再反过来看一下自己曾经走过的路。
Sarsa-lambda学习步骤
整体来说还是Sarsa的框框，只是增加一个指标，只是这样可以使学习效率变高，能更快速的达到目的Q表。
这个指标就是在获取到最终奖励时，也可以说是到达最终目的地时，各个位置的
不可或缺性。表示方法：先定义一个E表，用来记录经过的位置（State），每走一步，如果这个点不在E表中，则添加这个点到E表中，并将这个E(s,a)的值改为+1（还可以优化，下面说），如果表中存在这个位置，则直接更新这个位置的值，然后在走下一步之前对E表进行整体衰减。也就是说每走一步，就要对E表的当前位置的值进行刷新，然后再进行衰减。衰减的意义就在于如果一旦到达终点，就可以体现出来E表中各个位置对到达终点的
不可或缺性。如果衰减比例为0，也就是每次都给E表里的值乘0，就意味着表里最后就剩下一个离终点最近的位置了，如果为1呢，则E表里的重复的越多的位置收益越大（so，这不合理，需要优化），所以，衰减比例应该取一个0~1之间的数比较合理。E表的用法就是在Sarsa的基础上，每次更新的时候加上这个E表里对应位置的值就可以了。这就是传说中的Sarsa lambda了，是不是没这么吓人。下面说一下如何优化：
前面我们说每次经过这个某个位置，都把E表里对应值+1，这样对有些位置会很不公平，可能会出现离终点最近的那个位置的E值比中间的某个点的E值还要低，这很不科学。优化办法就是给E里的值定个上限，比如就是1，每次走到这个位置，就把他重新定为1，然后从1开始衰减，这样就不会出现上述的bug了。ok，再盗一张图来形象说一下优化的路子：
E表值
简单介绍一下图里的内容，第一行说的是某个位置出现和时间的关系；第二行说的是E值+1那个情况；第三行说的是定个上限为1的规矩。
好了，Sarsa到目前为止就告一段落了，乍一看还真挺不好理解的，仔细想想其实原理也不是很复杂。晚安~
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