Persamaan dan Perbedaan SARSA(λ) dengan SARSA

SARSA(λ) adalah versi pengembangan dari algoritma SARSA yang memperkenalkan konsep eligibility traces dalam proses pembaruan nilai. Algoritma ini dirancang untuk mempercepat proses pembelajaran dan mengatasi keterbatasan SARSA konvensional.

Konsep Eligibility Traces

Eligibility traces adalah mekanisme yang memungkinkan pembaruan nilai Q tidak hanya pada aksi terakhir, tetapi juga pada aksi-aksi sebelumnya yang berkontribusi terhadap hasil yang diperoleh. Dengan demikian, pembelajaran menjadi lebih efisien.

Perbedaan Utama dengan SARSA Standar

Perbedaan utama antara SARSA dan SARSA(λ) terletak pada cara pembaruan nilai. SARSA standar hanya memperbarui nilai pada satu pasangan state-action terakhir, sedangkan SARSA(λ) memperbarui beberapa pasangan sekaligus sesuai dengan nilai λ yang dipilih.

Aplikasi dan Keunggulan SARSA(λ)

SARSA(λ) lebih efektif digunakan pada lingkungan dengan urutan aksi yang panjang, seperti perjalanan labirin. Algoritma ini dapat mempercepat konvergensi dan meningkatkan efisiensi pembelajaran dibandingkan SARSA standar.