2024年12月5日 · 分层强化学习 （Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）是一类旨在通过引入多层次结构来提高强化学习算法效率的方法。其核心思想是将复杂的任务分解为若干子任务，通过解决这些子任务来最终完成整体目标。

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。 各个分层算法通过不同的方法进行任务分解、策略优化和样本高效利用，使得 HRL 适用于复杂、高维度和连续空间的任务。 在 HRL 中，任务通常分解为多个层次，每个层次专注于特定的子任务或策略： 高层策略：负责全局规 …

2024年10月14日 · Hierarchical Reinforcement Learning with Latent Space (HRL-LS) 是一种分层强化学习算法，使用潜在空间（Latent Space）进行高效的状态表示和动作选择。这个算法通常包括两层：

2022年7月24日 · 分层强化学习（hrl）是一种强化学习（rl）方法，旨在通过将复杂问题分解为多个子任务，来提高学习效率和性能。hrl 的主要思想是通过引入层次结构，使得智能体在解决问题时能够更有效地组织和管理其行为策略。

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。

HIRO的全称是HIerarchical Reinforcement learning with Off-policy correction，本文关注off-policy下high/low level non-stationary的问题，off-policy本来就十分不稳定，很多算法采用很多技术才减弱了不稳定性，除此之外在HRL下也有它特有的不稳定性，就是上下层策略的不稳定 …

目前很多HRL方法会人为的将认为进行分解，例如机械臂抓取会分为moving towards the object, picking it up, and combing back三个部分，或是人为的对option进行设计，本文则是希望减少…

2025年1月4日 · 分层强化学习（hrl）是一种强化学习（rl）方法，旨在通过将复杂问题分解为多个子任务，来提高学习效率和性能。hrl 的主要思想是通过引入层次结构，使得智能体在

2024年12月5日 · 引入了一种新的分层强化学习(hrl)框架，即分层行为者-批评家(hac)，它可以克服当智能体试图共同学习多层策略时出现的不稳定性问题。 HAC的主要思想是独立于较低层次来训练每一层，就好像较低层次的策略已经是最优的一样。

分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）是一类旨在通过引入多层次结构来提高强化学习算法效率的方法。 其核心思想是将复杂的任务分解为若干子任务，通过解决这些子任务来最终完成整体目标。