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SARSA法
SARSA法（State–Action–Reward–State–Action）はマルコフ決定過程でのポリシーを学習するためのアルゴリズムであり、機械学習のサブカテゴリーである強化学習の分野で使われる。RummeryとNiranjanのテクニカルノートの中で、「Modified Connectionist Q-Learning(MCQ-L, 修正コネクショニストQ学習)」という名前で提案された。により提案された、「SARSA」という名前は、脚注で言及されるに留まった。
このネーミングは、行動価値関数Qの更新アルゴリズムが、現在の状況formula_1、現在の行動formula_2、行動による報酬formula_3、次の状態formula_4、その状態で選ぶ行動formula_5の5つ組で決まることに由来する。一般化すると、formula_6である。なお、formula_7は報酬の定義によっては、formula_8とも書かれるが、リチャード・サットンの『強化学習（第2版）』の表記法に合わせた。