无模型强化学习中SARSA算法的状态转移相关疑问

兄弟，你的思路完全正确！在无模型强化学习（比如SARSA这类算法）里，我们完全不需要预先掌握状态转移概率P{next state | current state = s0}——这恰恰是无模型方法的核心亮点！

具体来说，当你在状态s下执行动作a后：

• 你根本不用自己去计算下一个状态s'，只需要和环境做交互，直接从环境的反馈里读取这个新状态s'就好
• 与此同时，你还会拿到对应的即时奖励r，这两个信息（s'和r）就是更新SARSA的Q值时所需要的全部观测数据

举个直观的例子：假设你用SARSA训练一个贪吃蛇AI

• 当前状态s是蛇的位置、食物的位置、游戏边界信息
• 执行动作a（比如“向上移动”）
• 游戏环境（也就是贪吃蛇的运行逻辑）会直接返回新的游戏状态s'（蛇移动后的位置、食物是否被吃掉），以及这次动作的奖励r（吃到食物加5分，撞墙扣20分）

这种“边试错边观测”的模式，正是无模型强化学习和有模型强化学习最核心的区别：有模型方法需要先手动或者通过学习建立状态转移的概率模型，而无模型方法直接从和环境的实时交互中获取所有必要的信息，完全不需要依赖预先的转移概率公式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wrek