Dalam pengembangan sistem reinforcement learning, terdapat berbagai algoritma dasar yang digunakan untuk membantu agen belajar dari pengalaman. Algoritma-algoritma ini memungkinkan agen untuk membentuk kebijakan yang efektif melalui proses evaluasi dan pembaruan pengetahuan.
Q-Learning
Q-Learning adalah salah satu algoritma paling populer dalam reinforcement learning. Algoritma ini bersifat off-policy, artinya agen dapat belajar kebijakan optimal tanpa harus mengikuti kebijakan yang sedang dijalankan. Q-Learning menggunakan tabel Q untuk menyimpan nilai dari aksi-aksi yang mungkin diambil dalam setiap keadaan.
SARSA
SARSA (State-Action-Reward-State-Action) adalah algoritma lain yang sering digunakan. Berbeda dengan Q-Learning, SARSA merupakan on-policy, sehingga pembaruan nilai dilakukan berdasarkan aksi yang diambil oleh kebijakan sekarang.
Algoritma Lainnya
Selain Q-Learning dan SARSA, terdapat juga algoritma seperti Monte Carlo, Temporal Difference (TD), dan Policy Gradient. Setiap algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan tergantung pada karakteristik permasalahan yang dihadapi.