HDQN算法路径规划

HDQN（Hierarchical Deep Q-Network）算法是一种结合了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）和层次结构的路径规划策略。它主要用于解决复杂的决策问题，特别是在需要分层决策、长程依赖性和有限计算资源的环境中，比如游戏AI、机器人导航等。

HDQN通常包含两个关键组件：
1. **低级模块**（Low-Level Module）：负责处理即时的局部决策，类似于传统的Q-learning网络，学习从当前状态选择动作的动作值函数。
2. **高级模块**（High-Level Module）：这是一个基于价值的控制器，它根据低级模块提供的信息以及对长期奖励的预测，制定全局策略。高级模块通过指导低级模块的学习，使得整体策略更具前瞻性。

该算法的工作流程包括：
- 低级智能体收集环境数据，并学习如何执行基本操作。
- 高级智能体基于低级网络的输出和对未来潜在状态的评估，生成更高层次的行动建议。
- 环境响应并提供新的观测值，整个过程不断迭代优化策略。