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2022年7月24日 · 分层强化学习是一种将复杂任务分解为多个子任务的强化学习方法。通过引入层次化的策略结构，HRL能够更高效地解决复杂任务。本文详细介绍了分层强化学习的核心概念，并使用Python实现了该算法。我们通过三个实际案例展示了其应用，并为每个案例选择了最适合的设 …

2.分层强化学习介绍 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL） 是一种强化学习方法，它将复杂任务分解为更易处理的子任务，通过层次结构来简化学习过程。 HRL 的主要目标是应对长时间跨度和稀疏奖励的问题，并通过多层次的决策方式来提高学习效率。

2024年2月22日 · Hierarchical reinforcement learning (HRL) provides a promising solution for complex tasks with sparse rewards of intelligent agents, which uses a hierarchical framework that divides tasks into subgoals and completes them sequentially. However, current methods struggle to find suitable subgoals for ensuring a stable learning process. Without additional guidance, it is impractical to rely solely ...

现在HRL想要取得惊天动地的进展还是太难了，理论上，很多HRL的问题还没被解决；实验上，合适的环境也不多。这篇paper对hierarchical policy simultaneous training的解决方案还是不错的，尽管这篇paper的环境还是有点简单的 ...

2024年4月1日 · hrl是什么意思？HRL是人力资源的缩写，通常用于指代一个公司或组织的人力资源部门。人力资源是指从事招聘、培训、绩效管理等方面的管理工作，以便帮助组织吸引和留住人才，并提高员工的工作效率和满意度。HRL是一个

2024年12月5日 · 分层演员-评论家，Hierarchical Actor-Critic (HAC) 算法是一种用于分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）的算法，由Levy等人在2019年提出。 HAC的目的是通过分层结构，将复杂任务分解为不同的时间尺度的子任务，从而更高效地学习策略。

2020年11月25日 · 一般的hrl都会分为两层，上层控制器通观全局决定下层控制器如何行动，但因为得啥状态都看，因此很不好学，于是这篇文章干脆将上层的控制器取消，只学习各个子策略，子策略自己决定从状态中获取多少信息来进行自己的行动，这样就去中心化了。