Descripción: SARSA (State-Action-Reward-State-Action) es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que se utiliza para aprender políticas de acción en entornos de toma de decisiones. A diferencia de otros métodos, como Q-learning, SARSA es un algoritmo en política, lo que significa que actualiza la función de valor basada en la política actual del agente. En este enfoque, el agente observa el estado actual del entorno, elige una acción según su política, recibe una recompensa y luego observa el nuevo estado resultante. A partir de esta información, SARSA actualiza su estimación de la función de valor para la acción tomada en el estado inicial, utilizando la acción que se eligió en el nuevo estado. Este proceso se repite, permitiendo que el agente mejore su política a lo largo del tiempo. Una de las características distintivas de SARSA es que es un método on-policy, lo que significa que la política que se está aprendiendo es la misma que se utiliza para tomar decisiones. Esto puede llevar a un aprendizaje más conservador, ya que el agente se adapta a la política actual en lugar de explorar agresivamente otras opciones. SARSA es especialmente útil en entornos donde la exploración y la explotación deben equilibrarse cuidadosamente, y su simplicidad lo convierte en una opción popular para problemas de aprendizaje por refuerzo en diversas aplicaciones.
Historia: SARSA fue introducido en la década de 1980 como parte de la investigación en aprendizaje por refuerzo. Su desarrollo se basa en los principios de la teoría de control óptimo y el aprendizaje de máquinas. A lo largo de los años, se ha refinado y adaptado para abordar diversos problemas en el campo del aprendizaje automático, especialmente en entornos donde la toma de decisiones es crucial.
Usos: SARSA se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo robótica, juegos y sistemas de recomendación. Su capacidad para aprender políticas en tiempo real lo hace adecuado para entornos dinámicos donde las condiciones pueden cambiar rápidamente.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de SARSA es su aplicación en juegos, donde un agente puede aprender a jugar optimizando sus movimientos basados en las recompensas obtenidas de partidas anteriores. Otro ejemplo es en la navegación de robots, donde SARSA ayuda a los robots a aprender a moverse en entornos complejos evitando obstáculos.
