Perbandingan SARSA dan Q-learning

Dalam dunia pembelajaran penguatan, SARSA dan Q-learning adalah dua algoritma yang sering digunakan dan dibandingkan. Keduanya merupakan algoritma pembelajaran nilai yang bertujuan menemukan kebijakan optimal, namun memiliki perbedaan mendasar dalam mekanisme pembaruan nilainya.

On-policy vs Off-policy

SARSA dikenal sebagai algoritma on-policy, artinya pembaruan nilai Q didasarkan pada aksi yang diambil sesuai dengan kebijakan saat ini. Sedangkan Q-learning bersifat off-policy, di mana pembaruan nilai dilakukan berdasarkan aksi terbaik yang bisa diambil menurut tabel Q, tidak harus aksi yang benar-benar diambil agen.

Dampak pada Proses Pembelajaran

Perbedaan on-policy dan off-policy menyebabkan SARSA lebih sensitif terhadap kebijakan eksplorasi, seperti epsilon-greedy. SARSA cenderung lebih aman pada lingkungan yang dinamis dan berisiko, sementara Q-learning lebih agresif dalam mencari solusi optimal.

Kelebihan dan Kekurangan

SARSA menawarkan kestabilan dan keamanan dalam lingkungan yang tidak pasti, namun bisa menghasilkan kebijakan yang kurang optimal dibandingkan Q-learning. Sebaliknya, Q-learning dapat lebih cepat menemukan kebijakan optimal, tetapi lebih berisiko jika kebijakan eksplorasi tidak diatur dengan baik.