Sejarah dan Perkembangan Algoritma SARSA

Algoritma SARSA diperkenalkan pada tahun 1996 oleh Richard S. Sutton, seorang pakar di bidang kecerdasan buatan. SARSA dikembangkan sebagai alternatif dari algoritma Q-learning yang telah lebih dahulu populer di dunia pembelajaran penguatan. Seiring waktu, SARSA menjadi salah satu algoritma dasar yang banyak digunakan dalam penelitian dan aplikasi RL.

Latar Belakang Pengembangan

Pada masa awal pengembangan pembelajaran penguatan, para peneliti mencari metode yang dapat memperbarui nilai aksi berdasarkan pengalaman nyata agen. SARSA muncul sebagai solusi dengan pendekatan on-policy, yang memperbarui nilai berdasarkan aksi yang benar-benar diambil.

Evolusi dan Implementasi

Setelah diperkenalkan, SARSA mengalami berbagai modifikasi dan pengembangan, seperti SARSA(λ) yang menggabungkan konsep eligibility traces. Berbagai implementasi SARSA telah digunakan dalam simulasi dan aplikasi dunia nyata, termasuk robotika dan permainan komputer.

Kontribusi terhadap Pembelajaran Penguatan

SARSA memberikan kontribusi besar dalam pengembangan algoritma pembelajaran nilai. Algoritma ini menjadi landasan bagi berbagai penelitian lanjutan di bidang reinforcement learning, serta banyak digunakan sebagai contoh dasar dalam buku-buku teks dan kursus pembelajaran mesin.