SARSAは強化学習のアルゴリズムの一つで、エージェントが環境と相互作用しながら学習する方法です。 基本的な概念: 状態 (State): エージェントが現在いる環境の状況。 行動 (Action): エージェントが選択する行動。 報酬 (Reward): 行動の結果として得られるフィードバック。 次の状態 (Next State): 行動を取った後にエージェントが移動する新しい状態。 SARSAのプロセス: 初期状態から行動を選択。 行動を実行し、報酬と次の状態を観測。 次の状態で新たな行動を選択。 Q値（行動価値）を更新するために、現在の状態、行動、報酬、次の状態、次の行動を用いる。 Q値の更新式: Q(s, a) = Q(s, a) + α [r + γ Q(s', a') - Q(s, a)] α: 学習率 γ: 割引率 r: 得られた報酬 s: 現在の状態 a: 現在の行動 s': 次の状態 a': 次の行動 特徴: SARSAは「オンポリシー」アルゴリズムで、エージェントが実際に選択した行動に基づいて学習します。 探索と活用のバランスを取るために、ε-greedy戦略などがよく使われます。 このように、SARSAはエージェントが環境からのフィードバックを通じて、最適な行動を学ぶための強力な手法です。