SARSA算法是一種基於強化學習的算法，用於解決馬爾可夫決策過程（MDP）中的控制問題，即學習一個最優策略來最大化累積獎勵。它是一種基於時序差分（TD）學習的方法，用於估計狀態-動作值函式（Q函式）並改進策略。
SARSA算法的核心原理和步驟包括：
初始化狀態-動作值函式Q(s,a)和策略π(s,a)。
選擇起始狀態s和動作a。
進入循環，執行以下步驟直到達到終止狀態或達到最大步數：
執行動作a並觀察下一個狀態s'和獲得的獎勵r。
根據當前策略π在狀態s'下選擇下一個動作a'。
使用SARSA更新規則更新Q值：Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γQ(s',a')−Q(s,a)]，其中α是學習率，γ是折扣因子。
更新當前狀態s為下一個狀態s'，當前動作a為下一個動作a'，重複步驟3。
當達到終止狀態或達到最大步數時，結束循環。
根據學習到的Q函式改進策略π，通常採用ε-貪心策略。
重複步驟2到步驟6，直到Q函式收斂或達到一定的疊代次數。
SARSA算法的特點包括：
它是一種線上學習方法，能夠在學習的同時進行策略改進，適用於實時決策問題。
SARSA算法通過不斷地與環境互動，觀察獎勵信號並更新Q值，逐漸改進策略。
它是一種同策略的算法，意味著在學習的過程中，智慧型體根據當前策略選擇動作並與環境互動。
SARSA算法的名稱來源於其全稱「State-Action-Reward-State-Action」，反映了其學習更新函式依賴的五個關鍵值。
通過上述步驟，SARSA算法能夠找到一個最優策略，以最大化累積獎勵，常用於機器人導航、遊戲控制和自動駕駛等領域。