SARSAは「State-Action-Reward-State-Action」の略称です。これ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際の手法を示しています。具体的には、以下のような要素から成り立っています。 State（状態）: エージェントが現在いる環境の状態。 Action（行動）: エージェントがその状態で選択する行動。 Reward（報酬）: 行動を取った結果として得られる報酬。 次のState（次の状態）: 行動を取った後の新しい状態。 次のAction（次の行動）: 新しい状態でエージェントが選択する行動。 SARSAは、エージェントが実際に選択した行動に基づいて学習を進めるため、オフポリシーの手法であるQ学習とは異なり、オンポリシーの手法として知られています。これにより、エージェントはより現実的な状況での学習が可能になります。