【进阶】强化学习的分层结构设计
发布时间: 2024-06-27 02:18:17 阅读量: 6 订阅数: 25 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. 强化学习基础**
强化学习是一种机器学习范式,它使代理能够通过与环境交互并获得奖励来学习最佳行动策略。强化学习的关键概念包括:
* **代理:**与环境交互的实体,做出决策并采取行动。
* **环境:**代理交互的外部世界,提供状态和奖励。
* **状态:**环境的当前表示,描述代理感知的信息。
* **动作:**代理可以采取的可能行动。
* **奖励:**代理在采取行动后收到的反馈,指示行动的质量。
# 2. 分层强化学习的理论基础
### 2.1 分层强化学习的定义和特点
分层强化学习(HRL)是一种强化学习范式,它将复杂的任务分解为多个层次,每个层次都有自己的目标和子任务。与传统的强化学习方法不同,HRL 允许代理在不同层次上学习和决策,从而提高效率和可扩展性。
HRL 的主要特点包括:
- **层次结构:**任务被分解为多个层次,每个层次都有自己的目标和子任务。
- **局部决策:**代理在每个层次上做出局部决策,这些决策与该层次的目标一致。
- **协调:**不同层次的决策通过协调机制进行协调,以确保全局目标的实现。
### 2.2 分层强化学习的数学模型
#### 2.2.1 马尔可夫决策过程(MDP)
MDP 是强化学习中常用的数学模型,它描述了一个代理与环境交互的过程。MDP 由以下元素组成:
- 状态空间 S:代理可以处于的所有状态的集合。
- 动作空间 A:代理可以执行的所有动作的集合。
- 奖励函数 R:代理执行动作后收到的奖励。
- 状态转移概率 P:代理执行动作后进入下一个状态的概率。
#### 2.2.2 分层马尔可夫决策过程(HMDP)
HMDP 是 MDP 的扩展,它引入了层次结构的概念。HMDP 由以下元素组成:
- 层次空间 H:代理可以处于的所有层次的集合。
- 局部 MDP:每个层次都有自己的 MDP,称为局部 MDP。
- 协调机制:协调不同层次的局部 MDP,以实现全局目标。
### 2.3 分层强化学习算法
分层强化学习算法可以分为两类:分解方法和协调方法。
#### 2.3.1 分解方法
分解方法将任务分解为多个层次,然后在每个层次上单独学习一个策略。这些策略随后被组合起来形成一个全局策略。分解方法的优点是简单性和可扩展性。
#### 2.3.2 协调方法
协调方
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