強化学習の手法「SARSA」の名称の由来と基本概念の解説

こんにちは。ゆうせいです。

機械学習の一分野である強化学習には、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶアルゴリズムが複数存在します。その代表例の一つがSARSAです。本記事では、初心者の方向けにSARSAというアルゴリズムの名称の由来や仕組み、特徴について順を追って解説します。

SARSAの名前の由来

SARSAという名称は、アルゴリズムの更新手順で使われる5つの要素の頭文字を並べたものです。

• S: State（状態）
• A: Action（行動）
• R: Reward（報酬）
• S: State（遷移後の状態）
• A: Action（遷移後に選択した次の行動）

このアルゴリズムは、「ある状態Sで行動Aを取り、その結果として報酬Rと次の状態Sを得て、さらにその新しい状態で次の行動Aを決める」という一連のまとまりを基本単位として学習を進めます。英語の頭文字をそのまま繋げるとS-A-R-S-Aとなるため、SARSAと命名されました。

SARSAの仕組みと専門用語の解説

強化学習を理解する上で重要な概念を、高校の定期試験対策に例えて解説します。

• エージェント（学習する主体）：テストを受ける生徒に相当します。
• 環境（エージェントを取り巻く状況）：試験範囲や問題用紙、採点基準に相当します。
• 状態（State）：試験本番の残り時間や、解きかけの大問の状況に相当します。
• 行動（Action）：残りの時間で計算問題を解くか、記述問題を見直すかという選択肢に相当します。
• 報酬（Reward）：正解によって加算される得点に相当します。

オンポリシーという特徴

SARSAの大きな特徴は、オンポリシー（方策オン型）と呼ばれる手法である点です。方策とは、ある状況においてどのような行動を取るかを決めたルールの集まりを指します。

高校生が自分で決めた学習スケジュールに従って勉強を進めながら、そのスケジュール自体の成果を確かめ、同じスケジュールの内容を少しずつ修正していく様子がオンポリシーの学習方法に近いです。自分が現実に実行する行動のルールと、評価・改善する対象のルールが完全に一致しています。

行動価値関数の更新式

SARSAでは、特定の状態で特定の行動を取ることの価値を表すQ値を、以下の式に沿って更新します。

ここで、αは学習率、γは将来の報酬を割り引く割引率、S'は移動後の状態、A'は移動後の状態で実際に選択した行動を表します。

SARSAのメリットとデメリット

SARSAを他の強化学習手法と比較した際の特徴を記述します。

メリット

• 安全性の高い行動選択：探索のためにランダムな行動を取る可能性を考慮に入れた上で価値を更新するため、危険な状態に陥るリスクを避けた慎重な学習を行いやすい性質があります。
• 理論的な収束性：行動選択のルールが十分に探索を続けつつ徐々に最適な行動に近づく場合、行動価値が適切に収束することが数学的に証明されています。

デメリット

• 最適解への到達速度：慎重な探索を行う分、局所的な安全性を優先する傾向があり、極限まで無駄を削ぎ落とした最短経路の発見には時間がかかる場合があります。
• 過去データの再利用性：自分が現在採用している行動ルールから得られた直近の経験しか学習に利用できないため、他者が記録した行動ログをそのまま再利用して効率的に学習することが困難です。

まとめと学習の進め方

SARSAという名称は、状態（S）、行動（A）、報酬（R）、次状態（S）、次行動（A）という一連の流れの頭文字に由来しています。自身が実際に選択する行動をそのまま評価に組み込むオンポリシーの手法です。

強化学習の理解を深めるための手順は次の通りです。

1. 状態、行動、報酬という強化学習の基本要素の定義を整理します。
2. SARSAと対比される代表的な手法であるQ学習（オフポリシー型）の仕組みを学び、次行動の扱い方の違いを比較します。
3. グリッドワールドと呼ばれる迷路のような単純な問題環境を用い、Python言語などのプログラムでSARSAの挙動を実装して確認します。

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
海外放浪の末、2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。

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