Σε αυτό το μάθημα, θα εξετάσουμε τον αλγόριθμο SARSA (State-Action-Reward-State-Action), έναν από τους βασικούς αλγορίθμους ενισχυτικής μάθησης. Σε αντίθεση με το Q-Learning, ο SARSA είναι ένας "on-policy" αλγόριθμος, πράγμα που σημαίνει ότι ο πράκτορας μαθαίνει με βάση την τρέχουσα πολιτική του, χωρίς να αναζητά την καλύτερη δυνατή πολιτική από την αρχή.

Βασικές Έννοιες του SARSA

Ο αλγόριθμος SARSA βασίζεται σε μια επαναλαμβανόμενη διαδικασία, όπου ο πράκτορας εκτελεί ενέργειες, λαμβάνει ανταμοιβές, και ενημερώνει τη στρατηγική του με βάση τις παρατηρήσεις του. Η εξίσωση ενημέρωσης του SARSA είναι η εξής:

$Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha [r + \gamma Q(s', a') - Q(s, a)]$

Όπου:

• $Q(s, a)$: Η εκτίμηση της αξίας μιας ενέργειας $a$ στην κατάσταση $s$.
• $\alpha$: Ο συντελεστής μάθησης, που καθορίζει πόσο γρήγορα μαθαίνει ο πράκτορας από τις νέες πληροφορίες.
• $\gamma$: Ο παράγοντας απόσβεσης (discount factor), που καθορίζει τη σημασία των μελλοντικών ανταμοιβών.
• $r$: Η ανταμοιβή που λαμβάνει ο πράκτορας μετά από την ενέργεια.
• $s'$: Η νέα κατάσταση στην οποία μεταβαίνει ο πράκτορας μετά την ενέργεια.
• $a'$: Η επόμενη ενέργεια που θα επιλέξει ο πράκτορας στην κατάσταση $s'$.

Παράδειγμα Χρήσης του SARSA

Φανταστείτε έναν πράκτορα που μαθαίνει να διαχειρίζεται μια επιχείρηση εφοδιαστικής αλυσίδας. Ο πράκτορας πρέπει να επιλέγει πότε να προμηθεύεται πρώτες ύλες και πότε να αποστέλλει τα προϊόντα στους πελάτες. Η επιλογή των ενεργειών επηρεάζεται από το κόστος αποθήκευσης και την ικανοποίηση των πελατών. Ο πράκτορας ενημερώνει συνεχώς τις στρατηγικές του με βάση τις ανταμοιβές (π.χ., κέρδη) που λαμβάνει για κάθε απόφαση.

Καθημερινό Παράδειγμα SARSA

Σκέψου ότι είσαι σε ένα εστιατόριο και παραγγέλνεις συχνά το ίδιο φαγητό, παρόλο που υπάρχουν άλλες επιλογές στο μενού. Με βάση την εμπειρία σου (π.χ., πόσο σου αρέσει το φαγητό ή πόσο ικανοποιημένος είσαι από την υπηρεσία), μπορείς να επιλέξεις να διατηρήσεις την ίδια παραγγελία (εκμετάλλευση της γνώσης σου) ή να δοκιμάσεις κάτι καινούργιο (εξερεύνηση). Το SARSA χρησιμοποιείται εδώ για να μαθαίνει από τις επιλογές που κάνεις βάσει της εμπειρίας σου, χωρίς να προσπαθεί να βρει τον καλύτερο δυνατό συνδυασμό φαγητού και εμπειρίας από την αρχή, όπως θα έκανε το Q-Learning.

Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα του SARSA

• Πλεονεκτήματα: Το SARSA είναι ιδανικό για περιβάλλοντα όπου η σταθερότητα και η ασφάλεια είναι σημαντικές. Ο αλγόριθμος επιτρέπει στον πράκτορα να μαθαίνει με βάση την πολιτική που ήδη ακολουθεί, κάτι που είναι πολύτιμο σε περιβάλλοντα υψηλού ρίσκου ή αβεβαιότητας.

• Μειονεκτήματα: Το SARSA δεν επιδιώκει πάντα την καλύτερη δυνατή πολιτική, όπως το Q-Learning, πράγμα που σημαίνει ότι μπορεί να οδηγήσει σε λιγότερο αποτελεσματικές λύσεις σε βάθος χρόνου.

Πρακτική Εφαρμογή (Case Studies ή Projects)

Στην πράξη, μπορείς να εφαρμόσεις τον SARSA για την εκπαίδευση ενός πράκτορα να διαχειρίζεται ενεργειακές πηγές σε ένα σύστημα παραγωγής ηλεκτρικής ενέργειας. Ο πράκτορας μαθαίνει πώς να διανέμει τους πόρους του ανάλογα με τις ανάγκες των πελατών και την ενεργειακή απόδοση, βασιζόμενος στις στρατηγικές που ήδη εφαρμόζει.

Παράδειγμα κώδικα Python για το SARSA:

import gym
import numpy as np

env = gym.make("FrozenLake-v0")

# Παράμετροι SARSA
alpha = 0.8
gamma = 0.95
epsilon = 0.1
num_episodes = 10000

Q = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])

for i in range(num_episodes):
    s = env.reset()
    a = np.argmax(Q[s, :]) if np.random.uniform(0, 1) > epsilon else env.action_space.sample()
    done = False
    while not done:
        s1, r, done, _ = env.step(a)
        a1 = np.argmax(Q[s1, :]) if np.random.uniform(0, 1) > epsilon else env.action_space.sample()
        Q[s, a] = Q[s, a] + alpha * (r + gamma * Q[s1, a1] - Q[s, a])
        s = s1
        a = a1

print("Τελική Q-Μήτρα:\n", Q)

Συμπεράσματα και Ανασκόπηση

Το SARSA είναι ένας ισχυρός αλγόριθμος ενισχυτικής μάθησης, ιδανικός για περιβάλλοντα όπου η σταθερότητα και η ασφάλεια είναι ζωτικής σημασίας. Παρέχει στον πράκτορα τη δυνατότητα να μαθαίνει και να προσαρμόζει τις ενέργειές του με βάση την τρέχουσα πολιτική, προσφέροντας έτσι μια προσέγγιση που είναι περισσότερο ασφαλής, αλλά ίσως λιγότερο αποδοτική σε βάθος χρόνου.

Ερωτήσεις Αυτοαξιολόγησης

1. Τι είναι το SARSA και πώς διαφέρει από το Q-Learning;

   • Το SARSA είναι ένας on-policy αλγόριθμος ενισχυτικής μάθησης που μαθαίνει με βάση την τρέχουσα πολιτική του πράκτορα. Σε αντίθεση, το Q-Learning είναι off-policy και προσπαθεί να βρει την καλύτερη δυνατή πολιτική ανεξάρτητα από την τρέχουσα στρατηγική του πράκτορα.

2. Ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα του SARSA σε σχέση με το Q-Learning;

   • Ένα από τα βασικά πλεονεκτήματα του SARSA είναι ότι προσφέρει σταθερότητα σε περιβάλλοντα υψηλού ρίσκου, όπου οι ενέργειες πρέπει να λαμβάνουν υπόψη την τρέχουσα πολιτική. Ωστόσο, το μειονέκτημα είναι ότι δεν αναζητά πάντα την πιο αποδοτική λύση, κάτι που μπορεί να κάνει το Q-Learning πιο αποτελεσματικό σε ορισμένα προβλήματα.

3. Δώσε ένα παράδειγμα όπου το SARSA μπορεί να είναι πιο αποδοτικό από το Q-Learning.

   • Σε περιβάλλοντα όπου η ασφάλεια και η σταθερότητα είναι κρίσιμες, όπως η εκπαίδευση ενός αυτόνομου οχήματος σε δρόμους με πολλή κίνηση. Το SARSA μπορεί να είναι πιο κατάλληλο εδώ, καθώς βασίζεται στις τρέχουσες στρατηγικές του οχήματος, αποφεύγοντας ριψοκίνδυνες κινήσεις που θα μπορούσαν να δοκιμαστούν από το Q-Learning.

Σύνδεση με το Επόμενο Μάθημα

Στο επόμενο μάθημα, θα εξετάσουμε το Deep Q-Learning, μια επέκταση του Q-Learning που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα για την αντιμετώπιση πιο σύνθετων και πολυδιάστατων προβλημάτων.

επιστροφή στα μαθήματα 

«Επικοινωνήστε μαζί μου στο Instagram!»

Αν υπάρχει κάτι στα μαθήματα που σε δυσκολεύει, αυτό με ενδιαφέρει ιδιαίτερα να το γνωρίζω. Μπορείς να μου στείλεις τις προτάσεις ή τις ιδέες σου στο Instagram. Εκτιμώ κάθε σκέψη και υπόδειξή σου, και, αν και δεν υπάρχει πιθανότητα να απαντήσω, υπάρχει πιθανότητα το αίτημά σου να εισακουστεί, εφόσον είναι εφικτό.